Los datos sintéticos expanden el campo de la investigación y la educación. Se refieren a datos fabricados intencionalmente que replican las características estadísticas de los datos del mundo real en el campo de las ideas basadas en datos.
Es posible encontrarse con conjuntos de datos sensibles que no pueden ser divulgados públicamente debido a regulaciones de privacidad. La información sintética puede ayudar a comunicar, construir modelos y realizar pruebas sin exponer información personal.
Mantente atento mientras exploramos el mundo de los datos sintéticos, descubriendo sus diversos tipos, métodos de generación y herramientas que permiten a profesionales de datos tomar decisiones informadas, respetando la privacidad y las preocupaciones éticas.
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son datos artificialmente generados que replican las cualidades y propiedades estadísticas de los datos del mundo real, pero no contienen información real de personas o fuentes reales. Es como hacer una copia de los patrones, tendencias y otras características encontradas en los datos reales, pero sin información real.
Se crean utilizando varios algoritmos, modelos o simulaciones para recrear los patrones, distribuciones y correlaciones encontrados en los datos reales. El objetivo es generar datos que coincidan con las cualidades estadísticas y las relaciones en los datos originales sin revelar identidades individuales o detalles sensibles.
Cuando se utiliza esta información generada artificialmente, se evitan los límites de usar datos regulados o sensibles. Puedes personalizar los datos para cumplir con requisitos específicos que serían imposibles de satisfacer con datos reales. Estos conjuntos de datos sintéticos se utilizan principalmente para aseguramiento de calidad y pruebas de software.
Sin embargo, debes tener en cuenta que estos datos también tienen desventajas. Replicar la complejidad de los datos originales puede resultar en discrepancias. Es importante destacar que estos datos generados artificialmente no pueden reemplazar completamente los datos genuinos, ya que aún se requieren datos confiables para obtener resultados relevantes.
¿Por qué usar datos sintéticos?
Cuando se trata de análisis de datos y aprendizaje automático, los datos sintéticos ofrecen varias ventajas que lo convierten en una herramienta vital en tu arsenal. Al crear datos que reflejan las características estadísticas de los datos del mundo real, puedes abrir nuevas oportunidades al tiempo que mantienes la privacidad, la cooperación y el desarrollo de modelos robustos.
Preocupaciones de Privacidad
Supongamos que estás trabajando con datos sensibles, como registros médicos, identificadores personales o información financiera. Los datos sintéticos actuarán como un escudo, permitiéndote extraer ideas útiles sin exponer la privacidad de las personas.
Puedes mantener la confidencialidad mientras realizas un análisis crítico generando datos estadísticamente similares que no se pueden identificar con personas reales.
Intercambio de datos y colaboración
Estos datos generados artificialmente son una solución en situaciones en las que el intercambio de datos presenta desafíos como límites legales, problemas de propiedad o legislación transfronteriza.
Usando conjuntos de datos generados de forma sintética, puedes fomentar la colaboración sin revelar información sensible. Investigadores, instituciones y empresas pueden intercambiar conocimientos vitales sin las restricciones habituales.
Desarrollo y pruebas de modelos
Puedes desarrollar modelos precisos y eficientes con datos generados de forma sintética. Considéralo su espacio de pruebas. Puedes ajustar eficazmente tus modelos probándolos con datos de prueba sintéticos cuidadosamente preparados que replican las distribuciones del mundo real.
Estos datos artificiales te ayudarán a detectar problemas temprano, evitando el sobreajuste y garantizando la precisión de tus modelos antes de implementarlos en escenarios del mundo real.
Tipos de datos sintéticos
Los datos sintéticos ofrecen muchos métodos para satisfacer tus necesidades. Estas técnicas protegen los datos sensibles al tiempo que conservan conocimientos estadísticos importantes de tus datos originales. Los datos sintéticos se pueden dividir en tres tipos, cada uno con su propósito y beneficios:
1. Datos completamente sintéticos
Estos datos artificiales son completamente inventados y no contienen información original. En este escenario, como generador de datos, normalmente estimarías los parámetros de la función de densidad de características presentes en los datos reales. Luego, utilizando las funciones de densidad proyectadas como guía, se crean secuencias protegidas de manera aleatoria para cada característica.
Supongamos que decides reemplazar un pequeño número de atributos de datos reales con atributos artificiales. Las secuencias protegidas para estas características se alinean con las otras propiedades encontradas en los datos reales. Debido a esta alineación, las secuencias protegidas y reales pueden clasificarse de manera similar.
2. Datos parcialmente sintéticos
Estos datos sintéticos entran en juego cuando se trata de proteger la privacidad sin comprometer la integridad de tus datos. Aquí, los valores de características sensibles seleccionadas que ofrecen un alto riesgo de divulgación se reemplazan por alternativas sintéticas.
Para crear estos datos, se utilizan enfoques como la imputación múltiple y los métodos basados en modelos. Estos métodos también se pueden utilizar para imputar valores faltantes de tus datos reales. El objetivo es mantener la estructura de tus datos intacta al tiempo que se preserva su privacidad.
3. Datos sintéticos híbridos
Estos datos surgen como una alternativa sólida para lograr un equilibrio bien ponderado entre la privacidad y la utilidad. Un conjunto de datos híbrido se crea mezclando aspectos de datos reales y artificialmente creados.
Se elige un registro estrechamente relacionado de la bóveda de datos sintéticos para cada registro aleatorio en tus datos reales. Este método combina las ventajas de datos totalmente sintéticos y datos parcialmente sintéticos, encontrando un compromiso entre la preservación de la privacidad y el valor de los datos.
Sin embargo, debido a la combinación de elementos reales y sintéticos, este método puede requerir más memoria y tiempo de procesamiento.
Métodos de generación de datos sintéticos
Puedes explorar una serie de métodos de generación de datos sintéticos, cada uno de los cuales ofrece una técnica individual para producir datos que reflejen con precisión las complejidades del mundo real.
Estas técnicas te permiten producir conjuntos de datos que conservan los fundamentos estadísticos de los datos reales al tiempo que abren nuevas posibilidades de exploración. Exploremos estos enfoques:
Distribución estadística
En este método, se extraen números de la distribución estudiando distribuciones estadísticas reales y reproduciendo datos similares. Cuando no se dispone de datos reales, se pueden utilizar estos datos factuales.
Los científicos de datos pueden construir un conjunto de datos aleatorios si comprenden la distribución estadística de los datos reales. Las distribuciones normal, chi-cuadrado, exponencial y otras pueden hacerlo. La precisión del modelo entrenado depende en gran medida de la experiencia del científico de datos con este método.
Conoce las características de la prueba chi-cuadrado de Pearson.
Modelado basado en agentes
Este método permite diseñar un modelo que explicará el comportamiento observado y producirá datos aleatorios utilizando el mismo modelo. Se trata del proceso de ajustar datos reales a una distribución de datos conocida. Las empresas pueden utilizar esta tecnología para generar datos sintéticos.
También se pueden emplear otros enfoques de aprendizaje automático para personalizar las distribuciones. Sin embargo, cuando los científicos de datos desean pronosticar el futuro, el árbol de decisión se ajustará en exceso debido a su simplicidad y a que asciende a toda profundidad.
Redes generativas adversariales (GAN)
En este modelo, dos redes neuronales colaboran para generar puntos de datos fabricados, pero posiblemente válidos. Una de estas redes neuronales actúa como creadora, generando puntos de datos sintéticos. Por otro lado, la otra red actúa como juez, aprendiendo a diferenciar entre las muestras falsas creadas y las reales.
Las GAN pueden ser difíciles de entrenar y costosas desde el punto de vista informático, pero el rendimiento merece la pena. Con las GAN se pueden generar datos que reflejen fielmente la realidad.
Autocodificadores variacionales (VAE)
Es un método sin supervisión que puede aprender la distribución de tu conjunto de datos original. Puedes generar datos sintéticos mediante un proceso de transformación en dos pasos conocido como arquitectura codificada-decodificada.
El modelo VAE produce un error de reconstrucción, que puede reducirse mediante sesiones de entrenamiento iterativas. Utilizando VAE, puedes obtener una herramienta que te permita generar datos que se parezcan mucho a la distribución de tu conjunto de datos real.
Retos y consideraciones
Al tratar con datos sintéticos, prepárate para enfrentarse a varios retos y límites que pueden repercutir en su eficacia y aplicabilidad:
- Precisión de la distribución de los datos: Replicar la distribución precisa de los datos del mundo real puede ser difícil, lo que puede dar lugar a errores en los datos artificiales generados.
- Mantenimiento de correlaciones: Es difícil mantener correlaciones y dependencias complicadas entre variables, lo que repercute en la fiabilidad de los datos sintéticos.
- Generalización a datos reales: Los modelos entrenados en datos artificiales pueden no funcionar tan bien como se espera en datos del mundo real, por lo que necesitan una validación exhaustiva.
- Privacidad frente a utilidad: Encontrar un equilibrio aceptable entre la protección de la privacidad y la utilidad de los datos puede ser difícil, ya que una anonimización estricta puede comprometer la representatividad de los datos.
- Validación y garantía de calidad: Dado que no existe una verdad sobre el terreno, se requieren procedimientos de validación exhaustivos para garantizar la calidad y fiabilidad de la información sintética.
- Consideraciones éticas y jurídicas: El mal uso de datos artificiales puede plantear problemas éticos y consecuencias jurídicas, lo que pone de relieve la importancia de establecer acuerdos de uso adecuados.
Validación y evaluación
Cuando se trabaja con datos sintéticos, se requiere una validación y evaluación exhaustivas para garantizar su calidad, aplicabilidad y fiabilidad. A continuación se explica cómo validar y evaluar eficazmente estos datos:
Medición de la calidad de los datos
- Comparación de estadísticas descriptivas: Para verificar la alineación, compara los atributos estadísticos de estos datos artificiales con los datos reales (por ejemplo, media, varianza, distribución).
- Inspección visual: Identifica visualmente las discrepancias y varianzas comparando los datos sintéticos con los datos reales.
- Detección de valores atípicos: Busca valores atípicos que puedan afectar a la calidad de los datos artificiales y al rendimiento del modelo.
Conoce más de la importancia de la calidad de datos.
Garantizar la utilidad y la validez
- Alineación de los casos de uso: Determina si los datos artificiales cumplen los requisitos de tu caso de uso específico o problema de investigación.
- Impacto del modelo: Entrene modelos de aprendizaje automático y evalúe su valor con datos reales.
- Conocimientos especializados: Incluye a expertos en la materia en el proceso de validación para garantizar que los datos artificiales capturan las propiedades esenciales específicas de la materia.
Benchmarking de datos sintéticos
- Comparación con datos reales: si es posible, comparar los datos generados con datos reales para determinar su precisión.
- Rendimiento del modelo: Comparar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos sintéticos con los modelos entrenados con datos reales.
- Análisis de sensibilidad: Determina la sensibilidad de los resultados a los cambios en los parámetros de los datos y los métodos de creación.
Desarrollo continuo
- Bucle de retroalimentación: Mejorar y ajustar continuamente los datos en función de los comentarios de validación y evaluación.
- Cambios graduales: Ajusta los procesos de generación gradualmente para aumentar la calidad y la alineación de los datos.
Usos de los datos sintéticos
Los datos sintéticos encuentran aplicación en una amplia gama de escenarios del mundo real, ofreciendo soluciones a diversos retos en distintos ámbitos. Aquí algunos casos de uso notables en los que los datos artificiales demuestran su valor:
- Sanidad e investigación médica: Los datos generados artificialmente se utilizan para distribuir y evaluar datos médicos sin comprometer la privacidad del paciente. La simulación de historiales de pacientes, imágenes médicas y datos genéticos permite a los investigadores crear y probar algoritmos sin exponer datos sensibles.
- Análisis financiero: Estos datos artificiales ponen a prueba estrategias de inversión, modelos de gestión de riesgos y algoritmos de negociación. Los analistas pueden probar escenarios alternativos y llegar a conclusiones fundamentadas sin utilizar datos financieros sensibles, recreando los comportamientos del mercado y los datos financieros.
- Detección de fraudes: Sin revelar los datos de los clientes, las instituciones financieras pueden desarrollar datos sintéticos de transacciones que simulan el fraude. Esto ayuda a desarrollar y mejorar los sistemas de detección del fraude.
- Ciencias sociales: Sin violar la privacidad, los científicos sociales pueden analizar tendencias, hábitos e interacciones sociales. Los investigadores pueden examinar y modelizar el comportamiento humano, realizar encuestas y simular entornos sociales para comprender la dinámica de la sociedad.
- Protección de la privacidad en línea: Los datos falsos pueden preservar la privacidad de los consumidores en aplicaciones sensibles a la privacidad como la publicidad en línea o los sistemas de recomendación personalizados. Los anunciantes y las plataformas pueden optimizar la orientación de los anuncios y las experiencias de los usuarios utilizando perfiles y comportamientos de usuarios sintéticos para mantener el anonimato de los usuarios.
Tendencias futuras de los datos sintéticos
De cara al futuro, hay varias tendencias interesantes que están configurando el futuro de los datos sintéticos y que influirán en la forma de generar y utilizar los datos para diversos fines:
- Personalización para stus necesidades: En el futuro, habrá tecnologías disponibles que permitirán personalizar los datos sintéticos para industrias particulares o tus propias necesidades, lo que aumentará la relevancia.
- Aprendizaje federado y enfoque en la privacidad: Los datos artificiales se utilizarán con estrategias de aprendizaje federado y privacidad diferencial para asegurar la privacidad de los datos mientras se entrenan modelos de forma cooperativa.
- El auge del aumento de datos: La información sintética complementará progresivamente los conjuntos de datos reales mediante el aumento de datos, y mejorará la resistencia y el rendimiento de los modelos.
- Consideraciones éticas y de sesgo: Surgirán herramientas para detectar y mitigar los sesgos, lo que favorecerá la equidad en las aplicaciones de Inteligencia Artificial. Conoce cuál es el impacto de la IA generativa en la investigación y el conocimiento
- Normalización y transparencia: Para mejorar la fiabilidad y la transparencia, no pierdas de vista las iniciativas para estandarizar los métodos de datos y desarrollar conjuntos de datos de referencia.
- Integración del aprendizaje por transferencia: La información sintética podría ser crucial en el pre entrenamiento de modelos sobre datos simulados, lo que disminuirá la necesidad de grandes datos reales para determinadas tareas.
Conclusión
El potencial de los datos sintéticos es cada vez más evidente. Al añadirlos estratégicamente a tu conjunto de herramientas, puedes capacitarte para enfrentarte a los obstáculos de forma creativa y precisa.
Los científicos de datos pueden aprovechar al máximo el potencial de los datos sintéticos. Tu experiencia puede abrir el camino a la protección de la privacidad de los datos, al desarrollo de modelos enriquecidos por conjuntos de datos diversos y adaptables, y a una colaboración que trascienda las fronteras convencionales.
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