Datasets:

IABD12
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Perros_gatos

@@ -21,7 +21,7 @@ task_ids:
 Este conjunto de datos contiene imágenes de perros y gatos, utilizadas comúnmente para tareas de clasificación binaria en visión por computadora.
-## 🧾 Descripción
 El conjunto de datos fue originalmente parte de una competencia de Kaggle organizada por Microsoft, con el objetivo de construir un modelo capaz de distinguir entre imágenes de perros y gatos.
@@ -30,7 +30,7 @@ Cada imagen está etiquetada como `dog` o `cat` en el nombre del archivo, por ej
 - `cat.0.jpg`
 - `dog.1.jpg`
-## 📦 Estructura del dataset
 - Número total de imágenes: 25,000
   - Perros: 12,500
@@ -38,7 +38,7 @@ Cada imagen está etiquetada como `dog` o `cat` en el nombre del archivo, por ej
 - Formato: `.jpg`
 - Resoluciones variables (normalmente redimensionadas a 150x150 o 224x224 para modelos CNN)
-## 💾 Uso típico
 Tareas comunes:
@@ -46,27 +46,27 @@ Tareas comunes:
 - Fine-tuning de modelos de visión por computadora
 - Proyectos educativos y de aprendizaje automático
-## 🚫 Limitaciones
 - Solo incluye dos clases (perros y gatos)
 - Las imágenes tienen resoluciones y fondos variados
 - El dataset puede estar sesgado hacia ciertas razas o escenarios visuales
-## ⚖️ Consideraciones éticas
 - Las imágenes fueron recolectadas de la web. Aunque no contienen información sensible, no deben usarse para fines comerciales sin verificar los derechos de uso.
 - No debe usarse para aplicaciones críticas sin validación adicional.
-## 📁 Divisiones sugeridas
 - Entrenamiento: 66.67% (25,000 imágenes)
 - Validación: 33.33% (12,500 imágenes)
-## 🔗 Fuente
 - Kaggle: [Dogs vs Cats](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data)
-## 👤 Autor
 - Kaggle / Microsoft Research
 - Redistribuido solo con fines educativos y de investigación

 Este conjunto de datos contiene imágenes de perros y gatos, utilizadas comúnmente para tareas de clasificación binaria en visión por computadora.
+## Descripción
 El conjunto de datos fue originalmente parte de una competencia de Kaggle organizada por Microsoft, con el objetivo de construir un modelo capaz de distinguir entre imágenes de perros y gatos.
 - `cat.0.jpg`
 - `dog.1.jpg`
+## Estructura del dataset
 - Número total de imágenes: 25,000
   - Perros: 12,500
 - Formato: `.jpg`
 - Resoluciones variables (normalmente redimensionadas a 150x150 o 224x224 para modelos CNN)
+## Uso típico
 Tareas comunes:
 - Fine-tuning de modelos de visión por computadora
 - Proyectos educativos y de aprendizaje automático
+## Limitaciones
 - Solo incluye dos clases (perros y gatos)
 - Las imágenes tienen resoluciones y fondos variados
 - El dataset puede estar sesgado hacia ciertas razas o escenarios visuales
+## Consideraciones éticas
 - Las imágenes fueron recolectadas de la web. Aunque no contienen información sensible, no deben usarse para fines comerciales sin verificar los derechos de uso.
 - No debe usarse para aplicaciones críticas sin validación adicional.
+## Divisiones sugeridas
 - Entrenamiento: 66.67% (25,000 imágenes)
 - Validación: 33.33% (12,500 imágenes)
+## Fuente
 - Kaggle: [Dogs vs Cats](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data)
+## Autor
 - Kaggle / Microsoft Research
 - Redistribuido solo con fines educativos y de investigación