« en: 04 Marzo , 2025, 20:55:39 pm »
Los datos sintéticos tienen un enorme potencial en múltiples áreas, ya que permiten entrenar modelos de IA, realizar análisis y proteger la privacidad sin depender de datos reales.Tienen varios beneficios:
- Permiten generar grandes volúmenes de datos etiquetados cuando los datos reales son escasos o costosos de obtener.
- Ayudan a reducir sesgos en modelos de IA al equilibrar la representación de diferentes grupos o situaciones.
- Simulan escenarios extremos o inusuales para evaluar la robustez de software y modelos predictivos.
- En sectores como finanzas, logística y salud, permiten predecir y optimizar procesos mediante simulaciones realistas.
- Se usan en entornos de conducción autónoma para entrenar vehículos en situaciones difíciles.
También tienen desventajas:- Si los datos sintéticos no reflejan bien la realidad, los modelos pueden entrenarse con información sesgada.
- Es difícil garantizar que los datos sintéticos sean tan útiles como los reales.
- Crear datos sintéticos de calidad requiere técnicas avanzadas como GANs o modelos generativos avanzados.
Resumiendo, los datos sintéticos tienen un potencial muy grande para muchos ámbitos y poco a poco la sociedad va implementando cada vez más la inteligencia artificial y este tipo de datos en el día a día. Aquí dejo algunos artículos interesantes relacionados con la creación de datos sintéticos:https://www.datacamp.com/es/tutorial/synthetic-data-generation?dc_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2Fhttps://www.questionpro.com/blog/es/generacion-de-datos-sinteticos/?utm_source=chatgpt.comhttps://datos.gob.es/sites/default/files/doc/file/informe-datos-sinteticos-es.pdf?utm_source=chatgpt.com