Los datos sintéticos se crean algorítmicamente y se utilizan como sustitutos para conjuntos de datos de prueba de datos operativos o de producción, para validar modelos matemáticos y, cada vez más, para entrenar el aprendizaje automático.
¿Cuáles son los beneficios de usar datos sintéticos?
Los beneficios de usar datos sintéticos incluyen la reducción de restricciones al usar datos confidenciales o regulados, adaptar las necesidades de datos a ciertas condiciones que no se pueden obtener con datos auténticos y generar conjuntos de datos para fines de prueba de software y control de calidad para equipos DevOps.
No todo es perfecto con los datos
Los inconvenientes incluyen inconsistencias al intentar replicar la complejidad que se encuentra dentro del conjunto de datos original y la incapacidad de reemplazar los datos auténticos por completo, ya que aún se requieren datos auténticos precisos para producir ejemplos sintéticos útiles de la información.
Aplicaciones de los datos sintéticos
Los datos artificiales tienen muchos usos en las estrategias de IA de las empresas. Como sustituto de los datos reales, los datos sintéticos pueden ser útiles en los siguientes escenarios:
- Para acelerar el desarrollo de modelos: La recopilación de datos de entrenamiento del mundo real puede requerir tiempo, ya que la información se recopila, se etiqueta, se procesa y se somete a controles de conformidad y de otro tipo.
- Para simular el futuro: Sustituir o aumentar los datos históricos con datos sintéticos que tengan en cuenta el cambio de moda puede ayudar a mantener la relevancia de los motores de recomendación.
- Simular futuros alternativos: Si se avecina un cambio y no está claro qué dirección tomarán los clientes, los datos simulados pueden ayudar a las empresas a realizar simulaciones de escenarios y estar preparadas para cualquiera de las dos opciones.
- Para generar imágenes de marketing: También existen herramientas de generación de imágenes que pueden incluso generar rostros realistas y únicos o mostrar muebles en diferentes disposiciones.
- Para las pruebas de software: El uso de datos reales para probar un nuevo software puede crear problemas de privacidad y seguridad. Los datos sintéticos que parecen reales pero no lo son permiten probar el software en toda la gama de casos de uso sin poner en riesgo los datos reales.
- En lugar de datos médicos y financieros: Utilizar datos reales de clientes o pacientes para entrenar modelos de IA, ejecutar simulaciones o encontrar tratamientos o correlaciones útiles puede ser muy arriesgado desde el punto de vista del cumplimiento de la normativa.
- Para ventas y marketing: Los datos sintéticos pueden permitir al equipo de ventas poner a prueba el producto en un caso de uso similar al del cliente, sin divulgar información sensible.
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