¿Hay datos disponibles para verificar la solución o es necesario crear datos de prueba por cuenta propia?

La disponibilidad de datos para verificar la solución depende de la tarea específica y la fuente. A menudo, en proyectos de aprendizaje automático, se proporcionan conjuntos de datos listos para entrenamiento y prueba (por ejemplo, de fuentes abiertas o repositorios internos). Si no hay tales datos, los datos de prueba deben crearse de forma independiente, ya sea mediante un conjunto generado sintéticamente o una muestra de datos reales con posterior etiquetado.

La creación de datos de prueba es importante para verificar la precisión del modelo y evaluar su calidad. Además, se debe tener en cuenta que los datos de prueba deben ser representativos y reflejar las condiciones reales de aplicación del modelo.