Una vez que ingresas al campo de la IA, te encontrarás con frecuencia con el término "datos sintéticos". En términos simples, los datos sintéticos son datos generados artificialmente que están diseñados para duplicar los datos del mundo real.
Por otro lado, los datos generados por humanos son datos tradicionales, que son recopilados por humanos y pueden ser cualquier cosa, desde interacciones en redes sociales, transacciones de dinero, cómo interactúa con un software específico, conversaciones entre dos personas, conjuntos de datos de facturas, recopilación de imágenes, etc.
A medida que aumenta la demanda de datos de alta calidad, estamos presenciando dos tendencias: las personas están presionando a las máquinas de IA para que generen datos sintéticos lo más cercanos posible a los datos generados por humanos y algunas personas insisten en datos generados por humanos porque creen que tienen expresión y realidad.
En este artículo, exploraremos todo lo que necesita saber sobre los datos generados por humanos y los datos sintéticos.
¿Qué son los datos generados por humanos o datos del mundo real?
Para empezar, estás leyendo este artículo y Google está averiguando cuánto tiempo pasas en este sitio web, lo que se utilizará para mejorar el SEO y la experiencia general del usuario. En otras palabras, los datos generados por humanos no son más que datos que se recopilan de las personas a través de diversas actividades, incluidas las interacciones en las redes sociales, las transacciones de comercio electrónico, las encuestas, las entradas de sensores y más.
La parte más importante de los datos generados por humanos es que representan comportamientos, opiniones y patrones del mundo real, a menudo capturados en entornos naturales.
A continuación se muestran algunas fuentes de datos generados por humanos:
- Actividad en Internet: Cómo reaccionan los humanos a las publicaciones, clics, búsquedas y reseñas en las redes sociales.
- Historial de compras: Registros de compras en línea, patrones de gasto, etc.
- Datos del sensor: Dispositivos inteligentes, sistemas IoT y wearables.
- Realimentación: Encuestas, reseñas de productos, entrevistas, conversaciones en centros de llamadas y sondeos.
Pros y contras de lo generado por humanos
Pros:
- Datos reales: Los datos generados por humanos brindan una representación verdadera de cómo piensan, actúan y toman decisiones las personas en situaciones del mundo real. Esta autenticidad es invaluable, ya que comprender las interacciones y preferencias naturales de los usuarios es esencial para crear experiencias significativas y atractivas.
- Antecedentes: La belleza de los datos generados por humanos es el contexto, que incluye matices culturales, temporales y situacionales.
- Validación: Los datos son reales y pueden cotejarse fácilmente con otros datos para comprobar su exactitud (algo que no es posible hacer con los datos sintéticos).
Contras:
- Costo y escalabilidad: Esta es la mayor desventaja de los datos generados por humanos, ya que recopilarlos de fuentes auténticas es bastante costoso y no se puede escalar para tareas específicas de datos como el aprendizaje automático.
- Privacidad: Los datos generados por personas pueden ser confidenciales y personales. Si no se manejan adecuadamente, pueden afectar la vida personal de cientos de personas.
- Sesgos: Los seres humanos son parciales, al igual que los datos que generan. Los datos generados por los seres humanos pueden reflejar sesgos sociales y carecer de diversidad.
Aplicaciones de datos del mundo real
Salud
Proporciona información sobre las trayectorias de los pacientes, la adherencia al tratamiento y los resultados de salud.
Servicios Financieros
Impulsa evaluaciones de riesgos, calificación crediticia y detección de fraude utilizando datos reales de transacciones de clientes.
Sistemas autonomos
Se utiliza en el entrenamiento de vehículos autónomos para afrontar situaciones de la vida real, condiciones de la carretera y patrones de tráfico.
Comercio minorista y comportamiento del consumidor
Realiza un seguimiento de las interacciones reales de los clientes, las tendencias de compra y las preferencias para un marketing personalizado.
¿Qué son los datos sintéticos?
Como sugiere el nombre, los datos sintéticos se generan artificialmente en función de situaciones específicas. Por ejemplo, puede crear datos sintéticos para una lista aleatoria de nombres para probar una aplicación de formulario que se vería así:
| Tu Nombre | Edad |
| Alicia | 25 |
| Chelín | 30 |
| Charlie | 22 |
| Jennifer | 28 |
| Ethan | 35 |
A continuación se muestran algunas formas de generar datos sintéticos:
- Generación basada en reglas: Proporciona reglas y parámetros predefinidos para generar datos sintéticos.
- Modelos estadísticos: Aquí, los conjuntos de datos sintéticos se crean replicando las propiedades estadísticas de los datos reales.
- Técnicas impulsadas por IA: En este enfoque se utilizan técnicas de IA modernas como GAN o autocodificadores variacionales para generar datos sintéticos complejos.
Aplicaciones de los datos sintéticos
Entrenamiento de modelos de IA
De lejos, este es el caso de uso más importante de datos sintéticos, ya que necesita una gran cantidad de datos que se puedan escalar para entrenar su modelo de IA.
Vehículos autónomos
Los datos sintéticos se pueden utilizar para crear entornos simulados para entrenar vehículos autónomos para múltiples escenarios.
Aumento de datos
Los datos sintéticos también se utilizan para mejorar los conjuntos de datos existentes y así obtener mejores resultados de aprendizaje automático.
Pros y contras de los datos sintéticos
Pros:
- Protección de privacidad: Los datos sintéticos se generan sin ninguna información real sobre los humanos y no contienen ningún identificador del mundo real que los haga respetuosos con la privacidad.
- Personalización: Los datos sintéticos se pueden generar con parámetros y reglas específicos, lo que los hace extremadamente personalizables según necesidades específicas.
- Escalabilidad: Esta es otra gran ventaja de los datos sintéticos en comparación con los datos generados por humanos: puedes escalar los datos sintéticos según tus necesidades.
- Eficiencia de costo: Como se puede generar mediante computadoras y permite generar datos en grandes cantidades, se considera bastante rentable en comparación con los datos generados por humanos.
Contras:
- Falta de perspectiva del mundo real: Esta debe ser la mayor desventaja de utilizar datos sintéticos, ya que los datos mal diseñados pueden fácilmente no representar el mundo real.
- Pruebas rigurosas: Para generar datos sintéticos precisos es necesario realizar pruebas rigurosas para alinear los datos generados con los patrones de datos reales.
- Conocimientos técnicos: A diferencia de los datos generados por humanos, generar datos sintéticos precisos requiere habilidades y herramientas avanzadas.
Diferencias clave entre datos sintéticos y generados por humanos
Estas son algunas de las diferencias clave entre los datos generados por humanos y los datos sintéticos:
| Aspecto | Datos generados por humanos | Datos sintéticos |
| Fuente | Actividades e interacciones humanas | Modelos algorítmicos y basados en IA |
| Costo | Costoso de recolectar y etiquetar | Rentable a gran escala |
| Parcialidad | Refleja sesgos del mundo real | Controlado durante la generación |
| Privacidad | Riesgo de violaciones de datos | Inherentemente anónimo |
| Escalabilidad | Limitado por la actividad humana | Fácilmente escalable |
| Diversidad de casos de uso | Limitado por disponibilidad | Personalizable según necesidades específicas |
¿Cómo puede ayudar Shaip?
Shaip es una de las plataformas líderes y cuenta con una red global de más de 30,000 100 especialistas en datos capacitados que abarcan más de 150 países y más de XNUMX idiomas. Al agregar tal diversidad de bases de datosNos aseguramos de que obtenga datos que cumplan con los estándares de precisión y eficiencia.
Para los escenarios donde la privacidad es la máxima prioridad, Shaip puede ayudarlo a generar datos sintéticos personalizados según sus necesidades y que se alinean con todas las regulaciones de privacidad. En saludPor ejemplo, Shaip puede crear datos sintéticos que imitan los informes de los pacientes sin exponer información confidencial.
Shaip es más que un simple proveedor de datos: es un socio estratégico comprometido a ayudar a las organizaciones a descubrir el verdadero potencial de la IA.
