Si alguna vez has intentado desarrollar tus propios modelos o algoritmos de machine learning, o estás planeando hacerlo, es posible que te hayas encontrado con un obstáculo común: adquirir suficientes datos que sean lo suficientemente diversos como para entrenar eficazmente a tu modelo.
Afortunadamente, los datos sintéticos ofrecen una solución a este problema.
A medida que los proyectos de IA se hacen más frecuentes, la necesidad de generar datos sintéticos es cada vez más evidente. De hecho, un estudio de Gartner predice que para 2024, el 60% de los datos utilizados para el desarrollo de proyectos de IA y análisis se generarán sintéticamente. Esto destaca la importancia de los datos sintéticos a la hora de entrenar modelos de IA de forma eficiente y eficaz.
En este blog, explicaremos los datos sintéticos, por qué es necesario utilizarlos, las ventajas de utilizar datos sintéticos en lugar de datos del mundo real y casos de uso importantes.
¡Empecemos!
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que simulan los datos del mundo real sin revelar información sensible o confidencial. El proceso de creación de datos sintéticos implica el uso de métodos estadísticos y algoritmos de machine learning para generar datos que imiten la distribución, los patrones y las correlaciones que se encuentran en los datos del mundo real.
Los datos sintéticos son una herramienta útil para probar y validar modelos de machine learning, ya que pueden utilizarse para crear grandes conjuntos de datos que representen una serie de escenarios y casos límite.
Veamos por qué son tan necesarios los datos sintéticos.
¿Por qué necesitas datos sintéticos?
En el mundo actual, impulsado por los datos, éstos son un recurso valioso para que las organizaciones tomen decisiones informadas. Sin embargo, obtener, clasificar y limpiar los datos puede resultar caro y llevar mucho tiempo. Además, las empresas pueden no tener acceso a suficientes datos o enfrentarse a problemas de privacidad. Por eso, los datos sintéticos pueden ser esenciales para las empresas en estas situaciones.
A continuación, enumeramos las razones más importantes por las que necesitas datos sintéticos:
- Mitigar los riesgos de privacidad de datos
- Falta de datos del mundo real
- Generar sin esfuerzo grandes cantidades de datos
Mitigar los riesgos de privacidad de datos
A menudo, las empresas necesitan datos sintéticos para minimizar los riesgos de la privacidad de datos. Obtener datos del mundo real puede plantear dificultades a la hora de cumplir la normativa de protección de datos y preservar la privacidad de clientes y empleados. Esto ocurre especialmente cuando se trabaja con datos sensibles, como historiales médicos o financieros. Los datos sintéticos pueden ofrecer una solución al generar conjuntos de datos realistas, pero artificiales.
Falta de datos del mundo real
Otra situación en la que los datos sintéticos resultan útiles es cuando se carece de datos reales. En algunos casos, las empresas pueden no disponer de suficientes datos para entrenar eficazmente un modelo de machine learning. Por ejemplo, si una empresa está desarrollando un nuevo modelo, puede que no haya suficientes datos históricos para entrenarlo.
Generar sin esfuerzo grandes cantidades de datos
Generar cantidades significativas de datos artificiales en poco tiempo es un proceso sencillo, lo que lo convierte en un recurso valioso para las organizaciones que buscan mejorar y entrenar rápidamente a sus modelos de machine learning. Los datos sintéticos proporcionan una solución ideal para superar las limitaciones de la escasa disponibilidad de datos.
Now that you are aware of the reasons why synthetic data is necessary, let’s delve into the advantages it offers over real-world data, as well as any potential drawbacks.
Datos sintéticos vs. datos reales
A la hora de elegir qué tipo de datos utilizar, es importante comprender tanto las ventajas como las posibles desventajas.
Empecemos por examinar las posibles desventajas.
La calidad de los datos sintéticos puede ser inferior
La calidad de los datos sintéticos puede ser inferior a la de los datos reales, sobre todo en escenarios complejos o con múltiples variables. Los algoritmos utilizados para generar datos sintéticos pueden no captar toda la complejidad y los detalles de los datos reales, lo que provoca imprecisiones y sesgos que pueden afectar a la precisión del análisis y la modelización.
Los datos sintéticos pueden no representar todo el rango de datos reales
Los datos sintéticos pueden no cubrir todo el rango de datos reales, omitiendo eventos raros o puntos de datos atípicos. Esto puede dar lugar a un ajuste excesivo y a una generalización deficiente del análisis o el modelado basado en datos sintéticos, a pesar de imitar ciertos patrones o distribuciones.
El uso de datos sintéticos plantea problemas éticos
Los datos sintéticos pueden plantear problemas éticos, sobre todo si sustituyen a los datos reales que sirven para tomar decisiones o elaborar políticas importantes. Aunque los datos sintéticos pueden ser útiles en situaciones de escasez o de dificultad en la adquisición de datos, no deben sustituir a los datos reales cuando estén disponibles y sea apropiado utilizarlos. La transparencia y la responsabilidad de la generación de datos sintéticos también pueden ser difíciles de determinar, lo que hace más difícil que los interesados confíen en los análisis o modelos basados en ellos.
Analicemos ahora las ventajas de utilizar datos sintéticos.
Rentabilidad
Los datos sintéticos pueden generarse a un costo menor que los datos reales, lo que beneficia a las empresas pequeñas y medianas que carecen de presupuesto para una amplia recolección de datos. Esto les permite ahorrar dinero a la vez que pueden entrenar modelos de IA de forma eficaz.
Protección de la privacidad
Como ya se ha mencionado, los datos sintéticos se generan artificialmente y no contienen ninguna información sensible que pudiera infringir las regulaciones, lo que los convierte en una opción más segura para las empresas.
Flexibilidad y control
Los datos sintéticos ofrecen más flexibilidad y control sobre los datos que los datos reales. Las empresas pueden personalizar los conjuntos de datos sintéticos para satisfacer sus necesidades específicas, incluyendo la manipulación de variables y parámetros para generar diferentes escenarios y probar diversas hipótesis.
Menos sesgos
Aunque el uso de datos sintéticos a veces puede introducir sesgos no deseados en los conjuntos de datos, también puede desempeñar un papel valioso en la reducción de sesgos en entornos que requieren modificaciones. Los datos sintéticos pueden generarse con parámetros controlados y características conocidas, lo que permite reducir o eliminar los sesgos presentes en los datos del mundo real.
Además, los conjuntos de datos sintéticos pueden utilizarse para abordar conjuntos de datos desequilibrados, proporcionando una distribución más equilibrada de los datos, y pueden simular escenarios que son difíciles de capturar en entornos del mundo real, produciendo así datos más diversos y representativos para el entrenamiento de modelos.
Para superar las posibles desventajas de utilizar únicamente conjuntos de datos sintéticos en el entrenamiento de modelos de IA, una posible solución es combinar datos sintéticos con datos reales. Esto puede mejorar el rendimiento y la solidez de los modelos.
Tipos de datos sintéticos
Tras examinar las posibles ventajas y desventajas del uso de datos sintéticos en comparación a los datos reales, es hora de explorar los distintos tipos de datos sintéticos:
- Texto sintético
- Medios sintéticos
- Datos tabulares sintéticos
Texto sintético
El texto sintético imita los datos de textos reales, creados con técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) como modelos de lenguaje y modelos de deep learning. Es beneficioso para el desarrollo de chatbots como ChatGPT, sistemas de traducción y herramientas de análisis de sentimientos. Además, se pueden aumentar los datos añadiendo texto artificial a conjuntos de datos existentes para mejorar la calidad de los modelos de machine learning.
Medios sintéticos
Los medios sintéticos son medios generados por ordenador que se asemejan a imágenes, vídeos y audio del mundo real, creados con técnicas avanzadas como gráficos por ordenador y modelos de deep learning. Tiene muchas aplicaciones, como la creación de contenidos, la realidad virtual y la simulación, con usos potenciales en películas, asistentes virtuales y producción musical. Es una herramienta versátil para resolver diversos retos en distintos campos.
Datos tabulares sintéticos
Los datos tabulares sintéticos imitan los datos del mundo real en forma de tabla, creados con modelos estadísticos como árboles de decisión y bosques aleatorios. Son útiles para aumentar, enmascarar y compartir datos, ya que los datos sintéticos se añaden a conjuntos de datos existentes para aumentar su tamaño y variedad o para conservar propiedades estadísticas y preservar la información confidencial.
Casos de uso de los datos sintéticos
Ahora que ya sabes qué son los datos sintéticos y en qué se diferencian de los datos del mundo real, vamos a analizar algunos casos importantes de uso de datos sintéticos en distintos sectores, entre ellos:
- Salud
- Finanzas
- Automotriz
- Retail
- Fabricación
Salud
En el ámbito de la atención médica, los datos sintéticos pueden servir para entrenar a modelos de machine learning capaces de diagnosticar enfermedades y detectar riesgos para la salud. Esto puede ser muy beneficioso en circunstancias en las que obtener datos auténticos de pacientes es complicado debido a factores como la privacidad o la disponibilidad.
Finanzas
Los datos sintéticos tienen la capacidad de entrenar a modelos de machine learning capaces de reconocer patrones y predecir tendencias de mercado. Esto podría permitir que las instituciones financieras tomen decisiones de inversión mejor informadas y gestionen los riesgos de forma más eficiente.
Automotriz
Utilizando datos sintéticos, es posible entrenar modelos de deep learning capaces de identificar y categorizar diversos objetos en la carretera, incluidos peatones y otros vehículos. Esto tiene un inmenso potencial en el desarrollo de vehículos autoconducidos que puedan navegar con seguridad por entornos intrincados.
Retail
En el sector del retail, los datos sintéticos son capaces de generar simulaciones realistas del comportamiento y las preferencias de los clientes, proporcionando a estos comercios información para optimizar sus estrategias de marketing y ventas. Por ejemplo, los datos sintéticos pueden predecir la popularidad de los productos entre grupos demográficos específicos o durante épocas concretas del año.
Fabricación
Los datos sintéticos tienen el potencial de entrenar modelos de machine learning capaces de reconocer patrones en los procesos de fabricación y predecir fallos en los equipos. Esto puede reducir significativamente el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia general de los fabricantes.
Empieza a utilizar datos sintéticos
Esperamos haber demostrado que los datos sintéticos son en muchos casos una solución más eficaz y rentable que el uso de datos reales. Si estás interesado en explorar el potencial de los datos sintéticos, Klippa DataNorth es lo que necesitas. Nos especializamos en la generación de conjuntos de datos sintéticos de alta calidad que se adaptan a tus necesidades únicas, lo que te permite llevar a cabo el entrenamiento de modelos de IA con confianza.
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