{"id":5823,"date":"2022-05-02T08:19:08","date_gmt":"2022-05-02T06:19:08","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/generacion-y-uso-de-datos-sinteticos\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:12","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:12","slug":"generacion-y-uso-de-datos-sinteticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/generacion-y-uso-de-datos-sinteticos\/","title":{"rendered":"Generaci\u00f3n y uso de datos sint\u00e9ticos"},"content":{"rendered":"<p>En un mundo digitalizado, <strong>los datos son el nuevo petr\u00f3leo<\/strong>, pero s\u00f3lo unos pocos disponen de ellas en cantidad y calidad adecuadas y en tiempo para poder utilizar algoritmos de inteligencia artificial y ciencia de datos que produzcan resultados satisfactorios. Por tanto, son cada vez m\u00e1s quienes se fabrican su propio petr\u00f3leo de forma efectiva ya un coste mucho m\u00e1s reducido. Estamos hablando de las <strong>datos sint\u00e9ticos<\/strong>.<\/p>\n<p>La generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos naci\u00f3 como una metodolog\u00eda para <strong>preservar la privacidad<\/strong> de datos personales, en especial aquellos que conllevan una componente \u00e9tica y legal m\u00e1s clara, como en el entorno cl\u00ednico y de la salud. Ya sea por un reemplazo total a trav\u00e9s de un modelo de simulaci\u00f3n, o bien a trav\u00e9s de la imputaci\u00f3n de datos como forma de sustituci\u00f3n de informaci\u00f3n del mundo real, los datos sint\u00e9ticos permiten evitar el uso de datos originales sin perder fiabilidad algor\u00edtmica. Siguiendo este hilo, tambi\u00e9n se empezaron a utilizar como una forma <strong>aumentar el tama\u00f1o de las bases de datos<\/strong> en visi\u00f3n por ordenador, modificando los datos originales con transformaciones veros\u00edmiles de las im\u00e1genes del mundo real por medio de cambios aleatorios de iluminaci\u00f3n, color de objetos, desplazamientos y rotaciones, superposici\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n<p>Muy pronto se demostr\u00f3 que esa informaci\u00f3n anotada generada a partir de simulaciones o algoritmos era de hecho una buena alternativa a los datos del mundo real. Aunque son datos generados artificialmente, son capaces de superar tests estad\u00edsticos de comparativa entre funciones de distribuci\u00f3n de probabilidad de datos reales y aquella distribuci\u00f3n de la informaci\u00f3n de los datos sint\u00e9ticos. Dado que la mayor\u00eda de sistemas discriminadores o generadores tienen por objetivo llegar s\u00f3lo hasta este grado estad\u00edstico de precisi\u00f3n, desde hace unos a\u00f1os los desarrolladores de redes neurales profundas utilizan de forma masiva datos sint\u00e9ticos para entrenar a los modelos.<\/p>\n<p>De hecho, el paradigma actual defiende que s\u00f3lo a partir del uso de datos sint\u00e9ticos en el entrenamiento de tus algoritmos es posible construir modelos de inteligencia artificial valiosos y de alta calidad. El uso de estos datos sint\u00e9ticos permite generar informaci\u00f3n con ruido o incluso explorar regiones de datos donde no se dispone de datos reales, que ayudan a los algoritmos a crear <strong>modelos m\u00e1s completos y robustos<\/strong> que aquellos que s\u00f3lo hubieran sido creados utilizando datos del mundo real.<\/p>\n<p>Ya hemos comentado algunas formas de creaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos, a partir de modelos, por medio de cambios aleatorios veros\u00edmiles, utilizando una base de reglas, todos ellos sistemas generadores b\u00e1sicos. Pero, rizando el rizo, tambi\u00e9n es posible generar estos datos sint\u00e9ticos utilizando otros sistemas algor\u00edtmicos de inteligencia artificial generadores, como son las <strong>redes generativas antag\u00f3nicas<\/strong> (GANOS) o los <strong>sistemas de autocodificaci\u00f3n<\/strong> o autoencoders <strong>variacionales<\/strong>. En este caso, los sistemas generadores de datos sint\u00e9ticos acaban reduci\u00e9ndose a un vector generador aleatorio capaz de sintetizar informaci\u00f3n estad\u00edsticamente equivalente a la que se est\u00e1 utilizando como base real.<\/p>\n<p>Finalmente, en estos \u00faltimos dos a\u00f1os la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos, completos o por imputaci\u00f3n de una parte de la informaci\u00f3n, se est\u00e1 mostrando como un camino v\u00e1lido para la generaci\u00f3n de entornos seguros <strong>de aprendizaje federado<\/strong>. Los sistemas de aprendizaje act\u00faan en local sobre datos propios y condicionan su entrenamiento con datos sint\u00e9ticos importados de otros proveedores del espacio datos. Se garantiza de este modo un <strong>espacio de datos seguro<\/strong> y de compartici\u00f3n en funci\u00f3n de las especificaciones acordadas entre los proveedores y el usuario.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En un mundo digitalizado, los datos son el nuevo petr\u00f3leo, pero s\u00f3lo unos pocos disponen de ellas en cantidad y calidad adecuadas y en tiempo [&#8230;]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[75],"tags":[],"class_list":["post-5823","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-blog-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Generaci\u00f3n y uso de datos sint\u00e9ticos - CIDAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cidai.eu\/es\/generacion-y-uso-de-datos-sinteticos\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Generaci\u00f3n y uso de datos sint\u00e9ticos - 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