Preparación de datos, calidad de datos y uso seguro de datos para la inteligencia artificial
Aborda la preparación segura de datos para aplicaciones de IA conforme a criterios de calidad, estandarización, uso autorizado y principios de anonimización.
Contenido de la formación
- Métricas de calidad de datos
- Limpieza–estandarización
- Diccionario de datos
- Uso autorizado de datos
- Anonimización/seudonimización (pseudonymization) y trazabilidad de los datos
Al finalizar esta formación, los participantes
- Podrá evaluar con criterios concretos el impacto de la calidad de los datos en el rendimiento de las aplicaciones de IA.
- Podrá producir conjuntos de datos aptos para el uso de modelos o de IA generativa estandarizando los pasos de preparación de datos.
- Podrá reconocer los límites del intercambio interno de datos y aplicar los principios de autorización y seguridad.
- Podrá desarrollar un enfoque de tratamiento de datos que preserve el valor analítico mediante métodos compatibles con la protección de datos personales.
- Podrá informar en qué datos se basa cada resultado garantizando la trazabilidad de los datos.
De este modo se establecerá una base de datos para la inteligencia artificial fiable, auditable y conforme a la normativa.