Ventajas y limitaciones del uso de datos sintéticos en el aprendizaje automático

Los datos están en todas partes que miramos, desde publicaciones en redes sociales y compras en línea hasta nuestras interacciones cotidianas en la calle y el lugar de trabajo. Con acceso a fuentes de datos de alta calidad, los tomadores de decisiones pueden utilizarlas para dar forma al futuro de empresas, organizaciones y sociedades por igual.

Datos sintéticos proporciona a investigadores y analistas información sin tener que utilizar datos sensibles o confidenciales, lo que hace que la recolección de datos sea más manejable, rentable y que la información sensible sea más utilizable para fines de análisis o investigación.

Los datos sintéticos generados por IA simulan patrones y características del mundo real, al tiempo que ofrecen a investigadores y analistas información útil sin acceder realmente a conjuntos de datos sensibles.

Esta entrada de blog examinará los beneficios y desventajas de los métodos de generación de datos sintéticos para maximizar su utilidad como herramientas. También discutiremos las mejores prácticas para hacer que este valioso activo funcione de la mejor manera.

¡Vamos a empezar!

¿Qué es el dato sintético?

Los datos sintéticos se refieren a conjuntos de datos generados artificialmente que se utilizan para validar o entrenar modelos mediante algoritmos. Además, los datos artificiales también pueden ser utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML).

Los enfoques de datos sintéticos ofrecen muchas ventajas, como la capacidad de generar rápidamente grandes conjuntos de datos para entrenamiento sin etiquetado manual y restricciones reducidas asociadas con información sensible o regulada. Los datos sintéticos permiten la personalización de datos que no sería posible con conjuntos de datos reales.

Beneficios de Generar Datos Sintéticos

Los datos sintéticos pueden ser un activo invaluable para las organizaciones que manejan información sensible o confidencial. Con su capacidad para replicar características y patrones encontrados en datos del mundo real mientras mantiene la confidencialidad, los datos sintéticos ofrecen a las organizaciones una solución fantástica.

Los datos sintéticos también se pueden aprovechar para generar otros beneficios para las organizaciones.

Mejora en el tiempo de respuesta de los flujos de trabajo de desarrollo

Los procesos de preparación y recopilación de datos a menudo ralentizan los procesos de desarrollo. Herramientas de generación de datos sintéticos permitir a las organizaciones generar rápidamente conjuntos de datos de alta calidad para experimentos y simulaciones, acelerando el desarrollo mientras liberan a los equipos para que se concentren en el análisis en lugar de la recolección de datos.

Los conjuntos de datos sintéticos también se pueden generar para proyectos a corto plazo, como la creación rápida de prototipos o pruebas A/B, para facilitar escenarios de prueba rápidos y precisos, crear simulaciones o experimentos de manera rápida y obtener una mejor comprensión de los clientes, productos o servicios.

Mejorar la seguridad de los datos y minimizar el sesgo.

Los datos sintéticos pueden tener una poderosa influencia positiva en una organización al aumentar la seguridad de los datos y disminuir el sesgo. Las organizaciones utilizan datos sintéticos para crear muestras representativas o equilibradas que representan mejor a su población, disminuyendo los resultados discriminatorios mientras fomentan procesos de toma de decisiones justos. Por ejemplo, los bancos podrían utilizar datos sintéticos como un conjunto de datos de entrenamiento para entrenar modelos de aprendizaje profundo de puntuación crediticia con características diversas que reducen el sesgo contra grupos históricamente marginados.

Los datos sintéticos ayudan a las organizaciones a garantizar la seguridad de los datos al imitar las características y patrones que se encuentran en conjuntos de datos reales sin exponer detalles confidenciales; por ejemplo, las organizaciones de atención médica podrían utilizar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático sin compartir datos de pacientes con entidades externas.

Los datos sintéticos se pueden utilizar para complementar o reemplazar la información del mundo real con el fin de aumentar la transparencia y la confianza, así como reducir los costos de recolección de datos.

Mayor flexibilidad y colaboración

Los datos sintéticos que protegen la privacidad diferencial se pueden compartir fácilmente entre equipos y organizaciones para una mayor colaboración y intercambio de conocimientos. Los equipos pueden colaborar de manera anónima mientras mantienen la integridad del conjunto de datos.

Los datos sintéticos también se pueden utilizar para crear réplicas virtuales que se pueden explorar, probar y compartir con las partes interesadas, brindando a los equipos mayor libertad y control sobre cómo utilizan los datos en un entorno controlado y seguro.

Control sobre el formato y la calidad del conjunto de datos

Las empresas a menudo tienen dificultades para acceder a los datos que necesitan para diversos casos de uso. Plataformas de datos sintéticos ofrecen la solución perfecta para abordar esta deficiencia al cumplir con especificaciones de formato y calidad específicas que garantizan que se ajuste perfectamente a cada caso de uso.

Los datos sintéticos permiten a las organizaciones personalizar las características y patrones en su conjunto de datos según sus especificaciones, lo que lleva a un análisis más preciso y confiable. Los datos sintéticos se pueden ajustar o modificar fácilmente de acuerdo con las necesidades del equipo, lo que permite probar y perfeccionar modelos sin necesidad de más datos.

Reducir los costos asociados con el análisis y la gestión de datos

Los métodos de recolección de conjuntos de datos sintéticos ofrecen a las organizaciones una alternativa económica para recopilar y almacenar su información, lo cual es particularmente ventajoso para las pequeñas empresas con recursos limitados que desean realizar análisis que, de otro modo, llevarían mucho más tiempo o resultarían prohibitivamente costosos.

Los datos sintéticos son más fáciles de gestionar y almacenar, eliminando la necesidad de costoso software y hardware. Las organizaciones pueden ahorrar dinero al reducir sus gastos de almacenamiento y mantenimiento y redirigir más fondos hacia otros aspectos de su negocio.

Optimizar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.

Los datos sintéticos ayudan a las organizaciones a generar conjuntos de datos diversos para asistir a sistemas de IA y aprendizaje automático sin código en el aprendizaje y la generalización ineficientes de nueva información. Además, los datos sintéticos ofrecen a las organizaciones una solución para los problemas de sobreajuste, donde los modelos tienen un mejor rendimiento en los datos de entrenamiento pero no cuando se exponen a datos nuevos; el generador de datos sintéticos proporciona nuevos puntos para prevenir el sobreajuste mientras mejora simultáneamente. aprendizaje automático sin código generalización del modelo.

Los datos sintéticos también se pueden utilizar para crear características pertinentes a la tarea en cuestión, como equilibrar las distribuciones de clases o rellenar valores faltantes. Al incorporar conjuntos de datos sintéticos con información del mundo real o reemplazarla por completo, las organizaciones pueden mejorar tanto la precisión como el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, lo que conduce a mejores resultados y capacidades de toma de decisiones.

Limitaciones asociadas a la síntesis de datos sintéticos

¿Por qué la generación de datos sintéticos tendría algunas limitaciones si es tan poderosa? ¿Por qué no dependerían las personas únicamente de ella?

Los datos sintéticos ofrecen muchos beneficios; sin embargo, también hay algunas restricciones.

• Las fuentes de datos de calidad determinan el éxito de cualquier modelo. Su calidad puede reflejarse en cualquier conjunto de datos sintéticos creados a partir de ellas y puede reflejar sesgos de los conjuntos de datos originales; manipular conjuntos de datos podría resultar en cifras inexactas.
• Los enfoques de datos sintéticos que crean datos simples se pueden describir fácilmente utilizando reglas o patrones; los datos complejos, como imágenes o texto en lenguaje natural, requieren enfoques más complejos y técnicas avanzadas para producirse.
• Los valores atípicos pueden ser difíciles de mapear con precisión porque los datos sintéticos son solo una aproximación de la información del mundo real; no la replican directamente. Por lo tanto, los datos sintéticos pueden no capturar todos los valores atípicos encontrados en los datos originales, lo que puede hacer que los valores atípicos sean más valiosos en algunas aplicaciones que los puntos regulares por sí solos.
• Los datos sintéticos dependen en gran medida de sus datos de origen para crearlos de manera precisa y completa. Si la información del mundo real cambia con el tiempo, los datos sintéticos también deben revisarse regularmente para mantener la precisión.
• Las plataformas automáticas de datos sintéticos y los sistemas de ingestión proporcionan a las organizaciones un medio para enfrentar este desafío al producir automáticamente datos sintéticos cuando es necesario, manteniendo la precisión y la fiabilidad constantes incluso a medida que los datos del mundo real cambian.

Reflexiones finales

El análisis de datos ofrece a la sociedad nuevas perspectivas, pero el uso de datos sensibles presenta peligros únicos. La filtración de contenido económico privado o sensible podría tener repercusiones desastrosas tanto para individuos como para organizaciones.

Datos sintéticos para aprendizaje automático puede proporcionar una solución efectiva a los conflictos entre el aumento de la utilidad de los datos y la satisfacción de las preocupaciones de privacidad. Sin embargo, puede haber compensaciones involucradas.