Los datos etiquetados incluyen la respuesta correcta o categoría asociada a cada ejemplo (ej. una imagen marcada como "gato"), usados en aprendizaje supervisado. Los datos no etiquetados no tienen esa anotación, usados en aprendizaje no supervisado o para preentrenar foundation models.
En GENAI-L (Dominio 1, sección 1.2) se conecta con los enfoques de ML (supervisado/no supervisado): los foundation models de gen AI se preentrenan principalmente con enormes volúmenes de datos no etiquetados.
Datos etiquetados vs. no etiquetados es uno de los conceptos que puede aparecer en el examen. Revisa la guía completa para verlo en contexto.