Generador de datos: los secretos de los expertos para crear conjuntos de datos de alta calidad
¿Sabía que, según Gartner, el 60 % de los datos utilizados para desarrollar inteligencia artificial se generarán sintéticamente de aquí a 2024? Este importante avance sitúa al generador de datos en el centro de las estrategias modernas de desarrollo de la IA.
De hecho, la generación de 🔗 datos sintéticos ofrece ventajas considerables. Por ejemplo, un conjunto de datos de solo 1500 imágenes sintéticas de ladrillos de Lego alcanzó un 88% de precisión en la fase de prueba (te invitamos a investigar en línea este caso de uso: ¡ya verás, es muy interesante!). Además, la creación de datos sintéticos reduce considerablemente los costes, al tiempo que mejora la calidad de las etiquetas y la variedad de los conjuntos de datos...
💡 En este artículo, exploraremos las técnicas esenciales para crear conjuntos de datos de calidad, en particular utilizando herramientas de generación de datos sintéticos. Veremos cómo optimizar tus procesos de desarrollo de IA, desde la generación de datos hasta la validación, incluyendo las mejores prácticas recomendadas por expertos en la materia. También veremos la importancia de supervisar el consumo de recursos y las opciones de cálculo disponibles para optimizar el rendimiento de los generadores de datos sintéticos.
Fundamentos de la generación de datos
Comenzaremos nuestra exploración de los fundamentos analizando los distintos tipos de datos sintéticos que forman la base de cualquier proceso de generación de datos.
Comprender los tipos de datos sintéticos
En cuanto a la generación de datos, distinguimos tres categorías principales de datos sintéticos:
Ventajas y limitaciones de los datos generados
La generación de datos sintéticos ofrece importantes ventajas. En particular, reduce considerablemente los costes de recogida y almacenamiento de datos. Sin embargo, es necesario cumplir ciertas condiciones a la hora de configurar un pipeline, como un esquema JSON adecuado para estructurar los datos generados. Por otro lado, herramientas como 🔗 Argilla facilitan la creación rápida de conjuntos de datos para experimentos.
No obstante, debemos reconocer ciertas limitaciones. La calidad de los datos generados depende en gran medida de los datos de origen. Además, los modelos pueden tener dificultades para reproducir fielmente casos especiales o anomalías presentes en los datos originales.
Criterios esenciales de calidad
Para garantizar la excelencia de nuestros conjuntos de datos sintéticos, nos centramos en tres dimensiones fundamentales:
- Fidelidad: mide la similitud estadística con los datos originales.
- Utilidad: Evalúa el rendimiento en aplicaciones posteriores
- Confidencialidad: Comprobación de fugas de información sensible
La calidad se mide, en particular, a través de métricas específicas como la puntuación de similitud del histograma y la puntuación de inferencia de pertenencia [[4]](LINK 2). De este modo, podemos garantizar que nuestros datos generados cumplen los requisitos de calidad y seguridad más estrictos al proporcionar información de referencia clara y detallada.
Herramientas y tecnologías de generación de datos
Las plataformas de generación de datos han evolucionado considerablemente en los últimos años. Veamos las distintas soluciones disponibles para crear conjuntos de datos de calidad.
Plataformas de generación automatizada
En el panorama actual, asistimos a una diversidad de plataformas especializadas. Plataformas como Mostly AI destacan por su capacidad para generar datos sintéticos con notable precisión, sobre todo en los sectores de las finanzas y los seguros. Al mismo tiempo, Gretel ofrece una flexibilidad impresionante con sus API y modelos preconstruidos.
Código abierto frente a soluciones propietarias
Para entender mejor las diferencias, veamos las principales características:
Entre las soluciones de código abierto, recomendamos especialmente Synthetic Data Vault de Argilla y DataCraft (disponible en Hugging Face), que destacan en la generación de datos tabulares y textuales, respectivamente.
Integración con canalizaciones de ML
Un aspecto importante es la integración de los generadores de datos en los procesos de ML. Observamos que las modernas canalizaciones de ML se organizan en varias etapas bien definidas:
- Canalización de datos: procesamiento de los datos de los usuarios para crear conjuntos de datos de entrenamiento
- Proceso de formación: formación de modelos con los nuevos conjuntos de datos
- Canal de validación: comparación con el modelo de producción
En consecuencia, recomendamos automatizar estos procesos para mantener modelos de alto rendimiento en producción. Plataformas como MOSTLY AI facilitan esta automatización al ofrecer integraciones nativas con infraestructuras en la nube, lo que permite generar un número ilimitado o fijo de registros sintéticos basados en un esquema especificado por el usuario.
Además, encontramos que soluciones propias como Tonic ofrecen funciones avanzadas de generación de datos de prueba que resultan especialmente útiles en entornos de desarrollo.
Estrategias de anotación y validación
La validación y anotación de datos son pasos clave en el proceso de generación de datos sintéticos. Vamos a explorar las estrategias esenciales para garantizar la calidad de nuestros conjuntos de datos.
Técnicas eficaces de anotación
Para optimizar nuestro proceso de anotación, utilizamos un enfoque híbrido que combina la automatización y la experiencia humana. Existen diferentes opciones de herramientas de anotación, lo que nos permite elegir las que mejor se adaptan a nuestras necesidades específicas. Herramientas como Argilla nos permiten acelerar la anotación sin perder precisión. De hecho, la integración de ejemplos anotados por expertos puede mejorar significativamente la calidad general de un conjunto de datos sintéticos.
También estamos aplicando un proceso de anotación en varias fases:
- Anotación previa automática: uso de herramientas de IA para el marcado inicial
- Validación humana: revisión por expertos en la materia
- Control de calidad: comprobación de la coherencia de las anotaciones
Métricas de calidad de los datos
Utilizamos una serie de parámetros estadísticos para evaluar la calidad de los datos que generamos:
Las puntuaciones de estas pruebas permiten cuantificar la calidad de los datos sintéticos, con el objetivo de alcanzar un valor máximo de 1,0.
Proceso de validación automatizado
Nuestro enfoque de validación automatizada se basa en tres pilares fundamentales:
- Validación estadística: pruebas automatizadas para comprobar la distribución de los datos.
- Comprobación de coherencia: comprobación de las relaciones entre variables
- Detección de anomalías: identificación automática de valores atípicos
En concreto, utilizamos puntos de control de validación que agrupan lotes de datos con sus correspondientes conjuntos de expectativas. Este enfoque nos permite identificar rápidamente posibles problemas y ajustar nuestros parámetros de generación en consecuencia.
Además, aplicamos procesos de validación continua que supervisan la calidad de los datos en tiempo real. Esto significa que podemos mantener altos estándares durante todo el ciclo de vida de nuestros conjuntos de datos sintéticos.
Optimizar la calidad de los conjuntos de datos
Optimizar la calidad de los conjuntos de datos sintéticos representa un reto importante en nuestro proceso de generación de datos. Estamos explorando las técnicas esenciales para mejorar la calidad de nuestros conjuntos de datos.
Equilibrar las clases de datos
En el contexto de los conjuntos de datos desequilibrados, utilizamos técnicas avanzadas para garantizar una distribución equitativa. Los estudios demuestran que los conjuntos de datos sintéticos se correlacionan positivamente con el rendimiento del modelo en el preentrenamiento y 🔗 puesta a punto.
Utilizamos dos enfoques principales:
Gestión de casos especiales
En cuanto a los casos extremos, hemos comprobado que gestionarlos adecuadamente mejora notablemente la solidez de nuestros modelos. En concreto, estamos aplicando un proceso de tres etapas:
- Detección: identificación automática de casos especiales
- Triaje: análisis y categorización de las anomalías
- Reajuste: optimizar el modelo en función de los resultados
💡 Atención: los casos especiales suelen representar menos del 0,1% de los datos, lo que requiere una atención especial a la hora de procesarlos.
Mejora de los datos
El enriquecimiento de datos es un paso fundamental para mejorar la calidad general de nuestros conjuntos de datos. Ante esta necesidad, utilizamos Argilla, una herramienta potente y sencilla que facilita la integración de información adicional.
Nuestras estrategias de enriquecimiento incluyen :
- Aumento contextual: añadir información demográfica y de comportamiento
- Diversificación de las fuentes: integración de datos externos pertinentes
- Validación continua: control en tiempo real de la calidad de los datos enriquecidos
También hemos observado que una proporción equilibrada entre datos reales y sintéticos optimiza el rendimiento del modelo. Por ello, ajustamos constantemente esta proporción en función de los resultados observados.
El enriquecimiento automatizado de los datos, en particular a través de plataformas como Argilla, nos permite alcanzar una precisión notable, manteniendo al mismo tiempo la integridad de las relaciones entre las variables.
Buenas prácticas de los expertos
Como expertos en generación de datos sintéticos, compartimos nuestras mejores prácticas para optimizar sus procesos de creación de conjuntos de datos. Nuestra experiencia demuestra que el éxito de un proyecto de generación de datos se basa en tres pilares fundamentales.
Flujos de trabajo recomendados
Nuestro enfoque de los flujos de trabajo de generación de datos se basa en un proceso estructurado. Cada fase del proceso puede considerarse una rúbrica distinta, lo que permite clasificar y organizar la información de forma eficaz. Los datos sintéticos requieren un ciclo de vida con cuatro fases distintas:
En Innovatiana, utilizamos regularmente la solución DataCraft de Argilla como generador de datos para la puesta a punto del LLM, ya que ofrece una notable flexibilidad en la creación y validación de conjuntos de datos. Sin embargo, esta herramienta no prescinde de la necesidad de una revisión meticulosa por parte de expertos especializados, a fin de producir conjuntos de datos pertinentes para el entrenamiento de la inteligencia artificial.
Gestión de versiones
La gestión de versiones es un elemento clave de nuestro proceso. Es más, hemos comprobado que los equipos de éxito utilizan sistemáticamente el control de versiones para sus conjuntos de datos. Por eso recomendamos :
- Versionado automatizado: uso de herramientas especializadas de versionado
- Copias de seguridad periódicas: puntos de control antes y después de la limpieza de datos
- Trazabilidad de los cambios: Documentación de los cambios y sus motivos
- Integración en la nube: Sincronización con las principales plataformas en la nube
Además, nuestras pruebas demuestran que el versionado mejora significativamente la reproducibilidad de los resultados y facilita la colaboración entre equipos.
Documentación y trazabilidad
La documentación y la trazabilidad son las piedras angulares del éxito en la generación de datos. Como referencia, proporcionamos información adicional y detalles específicos para cada proyecto de preparación de datos. Implantamos un sistema completo que incluye :
- Documentación técnica
- Metadatos sobre las fuentes
- Métodos de recogida
- Transformaciones aplicadas
- Diccionario de datos
- Trazabilidad del proceso
- Registro de acceso
- Historial de modificaciones
- Firmas electrónicas
- Operaciones de sellado de tiempo
La trazabilidad resulta especialmente crítica en los sectores regulados, donde necesitamos demostrar la conformidad de nuestros procesos. Además, mantenemos auditorías periódicas para garantizar la integridad de nuestros datos sintéticos.
Para optimizar la calidad, realizamos revisiones periódicas de nuestro proceso de generación. Estas evaluaciones nos permiten detectar oportunidades de mejora y ajustar nuestros métodos en consecuencia.
En conclusión
La generación de datos sintéticos está transformando rápidamente el desarrollo de la inteligencia artificial. Servicios como watsonx.ai Studio y watsonx.ai Runtime son componentes esenciales para utilizar generadores de datos sintéticos de forma eficaz. Nuestra exploración en profundidad muestra que los generadores de datos son ahora herramientas esenciales para crear conjuntos de datos de alta calidad.
Examinamos los aspectos fundamentales de la generación de datos, desde los tipos de datos sintéticos hasta los criterios de calidad esenciales. Como resultado, comprendemos mejor cómo plataformas como Argilla sobresalen en la creación de conjuntos de datos sólidos y fiables.
Además :
- Las estrategias de anotación, validación y optimización presentadas ofrecen un marco completo para mejorar la calidad de los datos generados. De hecho, nuestro enfoque estructurado, que combina flujos de trabajo automatizados y buenas prácticas de expertos, garantiza unos resultados óptimos.
- La gestión de versiones y una documentación meticulosa garantizan la trazabilidad y reproducibilidad de nuestros procesos. Por ello, recomendamos encarecidamente adoptar estas prácticas para maximizar el valor de los datos sintéticos en sus proyectos de IA.
- Este gran cambio hacia los datos sintéticos subraya la importancia de adoptar ya estas metodologías avanzadas. Herramientas como Argilla facilitan esta transición ofreciendo soluciones sólidas que pueden adaptarse a sus necesidades específicas.
