En el campo del machine learning (ML), uno de los desafíos más significativos para los profesionales y entusiastas es gestionar y comprender los vastos conjuntos de datos necesarios para entrenar modelos efectivos. La diversidad de representaciones de datos, desde texto hasta imágenes y audio, complica enormemente este proceso. Aquí es donde entra en juego Croissant, un formato de metadatos recientemente introducido por Google que promete simplificar cómo interactuamos con estos conjuntos de datos.
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