En el campo de la inteligencia artificial (IA), la tecnología de los datos sintéticos se ha convertido en un concepto importante y familiar para la mayoría de los científicos de datos y especialistas en modelos. Como combustible para los modelos de IA, los datos de calidad son importantes. Sin embargo, a menudo son escasos o delicados. Los datos sintéticos representan una solución prometedora: se trata de información artificial generada por ordenadores para imitar los datos del mundo real. Este avance significa que los desarrolladores pueden entrenar los sistemas de IA de forma más eficiente y ética sin comprometer la privacidad individual, por ejemplo.
Exploremos cómo los datos sintéticos son una palanca importante para el desarrollo de la IA y por qué son una herramienta casi indispensable para sus futuros desarrollos de IA.
¿Por qué se interesa Innovatiana por este tema? Puede parecerle contradictorio, ya que Innovatiana es especialista en la anotación manual y humana de datos. Sin embargo, uno de nuestros objetivos es acelerar el desarrollo de productos de IA basándonos en datos de calidad. Por lo tanto, nos parece esencial hacer hincapié en este concepto, que, combinado con datos producidos manualmentepuede mejorar considerablemente la eficacia y la precisión de los modelos de IA. Combinando la experiencia humana con técnicas avanzadas como los datos sintéticos, Innovatiana pretende optimizar el proceso de entrenamiento de los modelos de IA, garantizando al mismo tiempo la pertinencia y autenticidad de los datos procesados.
🤯 NOTICIA(17.09.2024) - Argilla acaba de publicar "DataCraft", ¡una interfaz que utiliza Distilabel para crear conjuntos de datos sintéticos! Puede probar la herramienta en esta dirección (https://huggingface.co/spaces/argilla/distilabel-datacraft) y si desea revisar, enriquecer o completar su conjunto de datos con revisiones manuales, póngase en contacto con Innovatiana ¡! Si desea saber más sobre Argilla, no dude en leer nuestro artículo.
¿Cómo se definen los datos resumidos?
Los datos sintéticos son como un clon de los datos originales. Piense en ellos como una copia que no es real, pero que parece y actúa casi como una entidad real. Este tipo de datos artificiales se crean utilizando un programa informático que entiende el aspecto y el funcionamiento de los datos originales utilizados en el mundo real.
Este programa informático crea nuevos datos que tienen los mismos patrones y comportamiento que el objeto original copiado. Es un poco como la forma en que los videojuegos crean mundos que parecen reales, pero que en realidad están hechos y generados por un ordenador.
La particularidad de crear datos sintéticos es que pueden utilizarse para probar y entrenar la IA sin tocar datos sensibles o privados pertenecientes a personas "reales". Así se preserva la información sensible. Por ejemplo, en el campo de la sanidad, la IA puede aprender de datos sintéticos similares a los de pacientes reales, pero sin riesgo de revelar información personal sobre la salud de un individuo.
Los datos sintéticos se utilizan en Computer Vision y simulación informática. Estos datos pueden fabricarse en grandes cantidades, y la IA necesita un volumen muy grande de datos (sintéticos o reales) para aprender correctamente como parte del proceso de entrenamiento. El uso de datos sintéticos permite a la IA ser "más inteligente". Y con una IA mejor... podemos obtener información útil de forma más eficiente, como predecir mejor el tiempo, fabricar robots más inteligentes o ayudar a los médicos a determinar los mejores tratamientos para sus pacientes.
¿Por qué son importantes los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son muy importantes porque nos ayudan a resolver grandes problemas de IA. Recuerda que la IA necesita aprender de grandes conjuntos de datos. Sin datos suficientes, la IA no puede mejorar. A veces no podemos utilizar datos reales porque son privados, como los historiales médicos o la información personal de las personas.
Aquí es donde entran en juego los datos sintéticos. Se trata de datos ficticios que la IA puede utilizar para aprender. Con los datos sintéticos, no tenemos que preocuparnos por la seguridad de los datos reales, porque la IA no utiliza ninguno en el proceso de entrenamiento.
Esto significa que podemos crear enormes cantidades de datos sintéticos y permitir que la IA aprenda de ellos sin poner en riesgo la privacidad de nadie. Con los datos sintéticos, la IA puede entrenarse una y otra vez, ya que otra IA podrá generar datos de entrenamiento a la carta, o casi. En resumen, los datos sintéticos son una poderosa herramienta para la IA.
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¿Qué usos deben darse a los datos sintéticos?
Los datos sintéticos se utilizan para generar datos con muchos fines, sobre todo en IA. También se utilizan como datos de entrenamiento para producir datos originales a la carta. He aquí cómo:
Entrenamiento de modelos de IA
Utilizamos datos sintéticos como datos de entrenamiento para enseñar a la IA. Es como darle a la IA un libro de texto lleno de ejemplos para que aprenda a hacer cosas por sí misma.
Probar sistemas de IA
Antes de que la IA esté lista para funcionar de verdad, necesita ser entrenada. Los datos sintéticos son ideales para las pruebas porque no existe el riesgo de utilizar datos reales y sensibles.
Acelerar la investigación
Los científicos e ingenieros pueden utilizar datos sintéticos para crear IA más rápidamente, porque no tienen que esperar a tener datos reales.
Protección de la intimidad
Esto significa que la IA no necesita utilizar detalles privados como nombres o información sanitaria para generar datos sintéticos. Los datos ficticios producidos preservan la privacidad de las personas, ya que se generan aleatoriamente.
Disponibilidad de datos
A veces, para muchos casos de uso, no disponemos de suficientes datos reales. Los datos sintéticos llenan este vacío, proporcionando a la IA datos más amplios y accesibles.
Reducción de costes
Recopilar y gestionar datos reales puede resultar caro. Los datos sintéticos reducen el coste de recopilar y buscar datos, lo que hace que el ciclo de desarrollo de la IA requiera menos tiempo y sea menos costoso.
Al utilizar datos sintéticos, garantizamos que nuestras IA aprendan a partir de muchos buenos ejemplos, sin poner en peligro la información privada de personas reales ni gastar una fortuna. Es una forma inteligente de enseñar a la IA a hacer cosas útiles utilizando datos conocidos y producidos de forma responsable.
¿Cómo ayudan los datos sintéticos al desarrollo de la IA?
El objetivo de los datos sintéticos es generar datos para entrenar modelos de IA y generar datos basados en escenarios reales (aunque los datos en sí no puedan describirse como "reales"). Los datos generados sintéticamente son importantes para construir modelos avanzados de IA. También son útiles para etiquetar datos y proporcionar datos operativos que hagan más inteligente el modelo de IA.
Veamos cómo los datos relevantes o los conjuntos de datos sintéticos ayudan al desarrollo de la IA.
Inteligencia artificial sin riesgos
Los datos sintéticos hacen que la IA sea más inteligente, del mismo modo que el entrenamiento regular para correr aumenta las probabilidades de participar en un Iron Man o las sesiones regulares de repaso mejoran los resultados de los exámenes. La IA utiliza datos sintéticos para aprender a hacer cosas antes de hacerlas en el mundo real. Es un poco como cuando un piloto aprende a pilotar un Airbus A320 en un simulador de vuelo antes de pilotar un avión real.
Aprendizaje seguro y sólido
Como los datos sintéticos no son reales, utilizarlos significa que la información privada real permanece a salvo. Imagínese enseñar a la IA sobre salud sin utilizar información real de pacientes: eso es lo que permiten los datos sintéticos, en algunos casos. Sin nombres reales, sin caras reales, solo modelos de aprendizaje automático sin peligro de revelar secretos o comprometer la seguridad de una persona.
Datos mundiales baratos y fáciles de obtener
Los datos reales pueden ser difíciles de encontrar, pero la IA necesita muchos para aprender bien. Los datos sintéticos pueden crearse en cualquier momento y en cualquier cantidad, siempre que se disponga de las herramientas adecuadas.
Ahorre tiempo y dinero
Obtener datos reales lleva tiempo y dinero. Hay que tener cuidado de no infringir ninguna ley, dependiendo de la naturaleza de los datos que se utilicen o de la jurisdicción en la que se opere. Producir datos sintéticos es más rápido y barato. Los datos son la "materia prima" de la IA: con los datos sintéticos, tienes acceso a materia prima de calidad razonable a bajo coste, lo que te permite empezar a construir tu modelo de IA muy rápidamente.
Al utilizar datos sintéticos en la IA, enseñamos modelos de forma segura y eficaz. Damos a la IA muchos ejemplos de los que aprender, y como es barato y no entraña riesgos, podemos utilizar datos sintéticos para hacer que la IA sea competente en muchos trabajos, a bajo coste. Esto beneficia a todos, haciendo la vida más fácil y segura.
¿Cómo se generan datos sintéticos para modelos de aprendizaje automático?
Los datos generados artificialmente o datos sintéticos pueden generarse mediante una planificación exhaustiva y prácticas significativas de refinamiento de datos. Los científicos de datos utilizan datos sintéticos para producir datos originales que permitan mejorar los modelos de aprendizaje automático. Este es un resumen del proceso utilizado para convertir datos no estructurados en datos sintéticos completos que se pueden utilizar para entrenar modelos.
Empezar con un plan
Antes de crear datos de prueba sintéticos, decide qué quieres que aprenda tu IA. Piensa en los datos reales e intenta copiar sus partes importantes. Esto significa que tus datos de prueba sintéticos falsos deben tener los mismos tipos de información que los reales.
Elija sus herramientas
Utilizar programas informáticos especiales para crear imágenes o datos sintéticos con ayuda del procesamiento del lenguaje natural.
Algunos programas se denominan "modelos generativos" y son muy buenos produciendo datos sintéticos que superan completamente a los datos reales. Una opción popular es 'GAN' o Generative Antagonistic Network.
Crear los datos
Ahora comience a crear datos con su herramienta. El programa mirará los puntos de datos reales utilizados e intentará crear nuevos puntos de datos utilizados que sean similares. Creamos modelos matemáticos y luego los entrenamos para producir datos originales para el aprendizaje automático.
Probar y mejorar
Después de crear los datos sintéticos, pruébalos para ver si la IA puede aprender de ellos. Si la IA no lo hace bien, cambia un poco la generación de datos sintéticos generados artificialmente.
Siga probando y mejorando hasta que la IA pueda aprender de datos sintéticos generados artificialmente como si fueran reales. Para validar modelos matemáticos, ¡es importante realizar pruebas exhaustivas!
Utilizar muchos datos
Recuerda que la IA necesita muchos datos de entrenamiento sintéticos para aprender bien.
Asegúrate de crear una gran cantidad de datos de entrenamiento sintéticos, para que la IA pueda practicar. Es como darle a alguien muchos libros para leer y objetivos de lectura (por ejemplo: leer 10 libros en 1 mes) para que pueda aprender y progresar.
Controle sus datos sintéticos... para mayor seguridad
Asegúrese de que los datos sintéticos generados no contienen información privada real. Así se evitan posibles problemas de seguridad.
Siguiendo estos pasos, puedes producir una verdadera bóveda de datos sintéticos. Puedes crear excelentes datos sintéticos que ayuden a los modelos de IA a aprender de forma segura y rápida. Esto ahorra tiempo y dinero, además de ser un enfoque que protege la privacidad de las personas y garantiza que los datos se producen de forma ética.
Datos sintéticos frente a datos reales: ¿cuál es la diferencia?
Los conjuntos de datos sintéticos y los datos del mundo real son como dos sabores del mismo helado. Ambos son sabrosos, ambos pueden combinarse, pero no son lo mismo. Veamos en qué se diferencian:
Conjuntos de datos sintéticos
Es como un robot que crea dibujos nunca vistos de gatos. Es una bóveda de datos sintéticos diseñada para parecerse a los datos reales. Pero no son datos del mundo real. Esto significa que no hay personas ni situaciones reales, y que un rostro utilizado, aunque se parezca a una persona conocida, ha sido producido íntegramente por un ordenador.
Conjuntos de datos reales :
Estos datos se extraen directamente de la vida cotidiana y abarcan nombres e imágenes de personas reales. Por ejemplo, la imagen de un fotógrafo que capta la esencia de la vida urbana a través de instantáneas de gatos en los barrios. Los expertos en Ciencia de Datos describen este proceso como un intento de sumergir la inteligencia artificial en la complejidad y diversidad del mundo real. Este enfoque conlleva riesgos, ya que a veces implica el uso de datos relativos a personas reales, lo que requiere un cuidado especial para proteger la confidencialidad y la privacidad.
La adquisición de estos datos puede resultar costosa, ya que requiere un meticuloso proceso de verificación y validación para garantizar su legitimidad y conformidad ética. Además, la cantidad de datos disponibles está limitada por las capacidades de recopilación y las autorizaciones necesarias para utilizarlos. Esto plantea retos únicos a los investigadores y desarrolladores que buscan integrar estos datos en aplicaciones de inteligencia artificial, cumpliendo al mismo tiempo las normas éticas y legales.
¿Por qué los científicos y gestores de datos necesitan herramientas de generación de datos sintéticos?
Los científicos y gestores de datos necesitan herramientas para crear datos sintéticos, ya que son esenciales para entrenar la IA de forma segura y sin problemas de confidencialidad. Estas herramientas les ayudan a producir grandes cantidades de datos sintéticos de forma rápida y barata. No tienen que preocuparse por incumplir las normas de confidencialidad porque los datos sintéticos no proceden de personas reales. Además, los datos reales pueden ser limitados o difíciles de obtener, pero con los datos sintéticos se pueden crear tantos como se necesiten. Esto significa que la IA puede aprender y ser muy eficiente en sus tareas, para muchos casos de uso, sin utilizar datos reales.
Otra razón por la que estas herramientas son valiosas es que crean conjuntos de datos sintéticos para ayudar a evitar sesgos en el entrenamiento de la IA. Los datos del mundo real a veces pueden ser injustos o no incluir a todos por igual. Al crear un conjunto de datos sintéticos, podemos crear un conjunto equilibrado de ejemplos para que la IA aprenda de ellos. Es como asegurarse de que un profesor tiene libros sobre todo tipo de temas para sus alumnos.
Las herramientas de generación de datos sintéticos utilizan técnicas como las GAN (Generative Adversarial Networks), que son muy eficaces para crear datos sintéticos de forma anónima, es decir, algo que parece real pero no lo es. Esto es perfecto para generar datos sintéticos y datos de prueba, lo que permite probar y mejorar la IA, preparándola para el mundo real sin ningún riesgo.
Por ejemplo, en sanidad, los datos sintéticos pueden simular información sobre pacientes para entrenar a la IA sin utilizar datos reales de pacientes. De este modo, la información de los pacientes se mantiene a salvo y la IA aprende a ayudar a los médicos antes de utilizarla en la vida real. Del mismo modo, en finanzas, la IA puede aprender sobre sistemas de detección del fraude sin necesidad de transacciones reales que puedan estar reguladas, ni datos sensibles.
En resumen, estas herramientas permiten a los científicos de datos aprovechar los datos sensibles de los clientes para crear sistemas de IA más inteligentes y éticos. Esto es importante porque la IA está en todas partes, ayudándonos en nuestra vida diaria, y tiene que ser lo más eficiente y justa posible.
Reflexiones finales
En última instancia, los datos sintéticos son extremadamente útiles para el proceso de entrenamiento de la IA. Es seguro, rentable y respeta la privacidad de todos. Y lo que es más, es excelente para hacer que la IA sea justa para todos. Nos encantaría conocer tu experiencia con los datos sintéticos. ¿Los has utilizado? ¿Qué tal han funcionado en tus proyectos de IA? Comparte tus historias y sigue explorando esta apasionante tecnología. ¡Sigamos aprendiendo y creciendo juntos!
