Metadatos para incrementar la reutilización de datos abiertos del sector público en aprendizaje automático
Si los metadatos se limitan a título, descripción y licencia, el trabajo de comprensión y preparación de datos se hace más complejo y tedioso para la persona que diseña el modelo de aprendizaje automático
Si, en cambio, se usan estándares que faciliten la interoperabilidad, como DCAT, los datos se vuelven más FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)(Abre en nueva ventana) y, por tanto, más fáciles de reutilizar. No obstante, es necesario metadatos adicionales(Abre en nueva ventana) para que los datos sean más fáciles de integrar en flujos de aprendizaje automático.
#DatosAbiertos #ConocimientoAbierto #Interoperabilidad #UnionEuropea #OrganizacionesPublicas #InteroperableEU #DCAT_AP #DCAT_AP_ES #MLDCAT-AP #OpenML #CSVW #Croissant