Generadores de datos sintéticos: ¿cómo entrenar modelos en big data?

Los generadores de datos sintéticos se han convertido en la nueva moda en el mucho de la inteligencia artificial, el big data y el machine learning. ¿Por qué? Pues bien, en muchas ocasiones obtener datos reales puede ser costoso, complicado y en algunos casos, poco ético y falto de privacidad. Los generadores de datos sintéticos solucionan ese error, ya que permiten crear conjuntos de datos que pueden limitar las propiedades estadísticas de los datos reales, pero todo esto sin que se vea comprometida la privacidad ni se tengan que enfrentar las limitaciones de acceso a grandes volúmenes de información.

El día de hoy queremos mostrarte qué son los generadores de datos sintéticos y cuáles son algunos de sus beneficios para entrenar modelos en big data.

¿Qué son los generadores de datos sintéticos?

Los generadores de datos sintéticos suelen ser herramientas o algoritmos que tienen la capacidad de crear datos artificiales que se basan en las características estadísticas de conjuntos de datos reales. Es decir, estos datos sintéticos no poseen información real, pero están diseñados para que sean lo suficientemente similares a los datos originales, como para que puedan ser usados en el entrenamiento y prueba de modelos ML y Big data.

El uso de generadores de datos sintéticos ofrece múltiples beneficios que van más allá de la simple sustitución de datos reales, estos son:

1. Generación ilimitada de datos: Puedes producir tantos datos sintéticos como necesites, esto permite escalar los conjuntos de datos para entrenar modelos más complejos y robustos.
2. Protección de la privacidad: En sectores sensibles como la salud o las finanzas, los datos sintéticos permiten trabajar con información estadísticamente relevante sin comprometer la privacidad de los individuos.
3. Reducción de sesgos: Los generadores de datos sintéticos permiten crear conjuntos de datos equilibrados, lo cual ayuda a reducir los sesgos en los modelos de machine learning.

Tipos de datos sintéticos

Existen dos tipos principales de datos sintéticos que se pueden generar:

1. Datos sintéticos parciales: Se sustituyen partes sensibles de un conjunto de datos real por información sintética. Se usa mucho en casos en los que se debe proteger la privacidad de los datos reales.
2. Datos totalmente sintéticos: En este caso, todos los datos son generados artificialmente sin ningún vínculo directo con los datos reales. Estos conjuntos de datos se utilizan cuando no se dispone de datos reales suficientes para entrenar modelos de machine learning.

¿Cómo funcionan los generadores de datos sintéticos?

La generación de datos sintéticos hace que sea necesario el uso de técnicas de inteligencia artificial y simulaciones. Los enfoques para generar estos datos son:

• Distribución estadística: Aquí los datos reales se analizan para identificar sus distribuciones estadísticas subyacentes. Posteriormente, se generan muestras sintéticas a partir de estas distribuciones, lo que genera un conjunto de datos que imita las propiedades estadísticas del original.
• Basado en modelos: En este caso se entrena un modelo de machine learning para replicar las características de los datos reales. Este modelo puede generar datos sintéticos que siguen las mismas distribuciones estadísticas que los datos originales, esto es muy usado para crear conjuntos de datos híbridos.
• Redes generativas antagónicas o GAN: Estas redes son una técnica que utiliza dos redes neuronales: una que genera datos sintéticos y otra que evalúa la calidad de estos datos en comparación con los reales. Este método es de gran eficacia para generar datos complejos como imágenes o secuencias de texto.

¿Qué se puede hacer con los generadores de datos sintéticos en Big data?

Existen algunas aplicaciones en las que se pueden usar los generadores de datos sintéticos en el área del big data, veamos cuáles:

1. Entrenamiento de modelos: En situaciones donde los datos reales son escasos o difíciles de obtener, los datos sintéticos pueden ser utilizados para entrenar modelos sin comprometer la calidad del entrenamiento.
2. Pruebas y validación: Los datos sintéticos permiten probar y validar modelos en entornos controlados antes de implementarlos en situaciones del mundo real.
3. Desarrollo de nuevas tecnologías: La generación de datos sintéticos es fundamental en el desarrollo de nuevas tecnologías, en especial en campos en donde la experimentación con datos reales sería costosa y poco práctica.

Inconvenientes de la generación de datos sintéticos

A pesar de sus muchas ventajas, la generación de datos sintéticos también presenta ciertos desafíos:

• Control de calidad: Asegurar que los datos sintéticos sean de alta calidad y representativos de los datos reales puede ser complicado.
• Desafíos técnicos: La creación de datos sintéticos requiere una comprensión profunda de las técnicas y métodos actuales, lo que puede representar una barrera para algunas organizaciones.
• Aceptación del mercado: No todas las partes interesadas comprenden o confían en los datos sintéticos, lo que puede dificultar su adopción en ciertas industrias.

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