Plataformas de Datos Sintéticos Desbloqueando el Poder de la Inteligencia Artificial Generativa para Datos Estructurados

Plataformas de Datos Sintéticos Desbloqueando el Poder de la IA Generativa para Datos Estructurados

Crear un modelo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo es muy fácil. Hoy en día, existen diferentes herramientas y plataformas disponibles no solo para automatizar todo el proceso de creación de un modelo, sino también para ayudarte a seleccionar el mejor modelo para un conjunto de datos específico.

Una de las cosas esenciales que necesitas para resolver un problema mediante la creación de un modelo es un conjunto de datos que contenga todos los atributos necesarios que describan el problema que estás tratando de resolver. Entonces, supongamos que estamos analizando un conjunto de datos que describe el historial de diabetes de los pacientes. Habrá columnas específicas que son los atributos significativos como la edad, el género, el nivel de glucosa, etc., que desempeñan un papel esencial en la predicción de si una persona tiene diabetes o no. Para construir un modelo de predicción de diabetes, podemos encontrar múltiples conjuntos de datos que están disponibles públicamente. Sin embargo, podemos enfrentar dificultades para resolver problemas donde los datos no están disponibles de inmediato o están altamente desequilibrados.

¿Qué es Datos Sintéticos?

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Los datos sintéticos generados por algoritmos de aprendizaje profundo se usan a menudo en reemplazo de datos originales cuando el acceso a los datos está limitado por el cumplimiento de la privacidad o cuando los datos originales deben ser aumentados para adaptarse a propósitos específicos. Los datos sintéticos imitan los datos reales recreando las propiedades estadísticas. Una vez entrenado con datos reales, el generador de datos sintéticos puede crear cualquier cantidad de datos que se asemejen estrechamente a los patrones, distribuciones y dependencias de los datos reales. Esto no solo ayuda a generar datos similares, sino que también ayuda a introducir ciertas restricciones en los datos, como nuevas distribuciones. Exploraremos algunos casos de uso donde los datos sintéticos pueden desempeñar un papel importante.

1. Generación de datos confidenciales: Los datos en banca, seguros, atención médica e incluso telecomunicaciones pueden ser extremadamente sensibles. Manipular estos datos generalmente requiere permisos especiales para cada proyecto. La generación de datos sintéticos puede desbloquear estos activos de datos y usarse para crear características, comprender el comportamiento del usuario, probar modelos y explorar nuevas ideas.
2. Reequilibrar datos: Los datos altamente desequilibrados pueden ser equilibrados de manera efectiva y fácil utilizando generadores de datos sintéticos. Funciona mejor que el sobremuestreo ingenuo y en casos de alto desequilibrio, como patrones de fraude, puede superar métodos más sofisticados, como SMOTE.
3. Rellenar puntos de datos faltantes: Los valores nulos son una parte molesta de la vida cuando trabajas con datos. Rellenar estos espacios en blanco con puntos de datos sintéticos significativos puede hacer que la lectura de muestras sea un ejercicio más informativo.

¿Cómo se Generan los Datos Sintéticos?

Los modelos de IA generativa son cruciales en la producción de datos sintéticos, ya que están entrenados explícitamente en el conjunto de datos original y pueden replicar sus características y atributos estadísticos. Los modelos de IA generativa, como las Redes Generativas Adversarias (GAN) o los Autoencoders Variacionales (VAE), comprenden los datos subyacentes y generan instancias sintéticas realistas y representativas. Existen numerosos generadores de datos sintéticos de código abierto y cerrado, algunos mejores que otros. Al evaluar el rendimiento de los generadores de datos sintéticos, es importante tener en cuenta dos aspectos: precisión y privacidad. La precisión debe ser alta sin que los datos sintéticos se ajusten demasiado a los datos originales y los valores extremos presentes en los datos originales deben ser manejados de una manera que no ponga en peligro la privacidad de los sujetos de datos. Algunos generadores de datos sintéticos ofrecen controles automatizados de privacidad y precisión, es una buena idea comenzar con estos primero. El generador de datos sintéticos de MOSTLY AI ofrece este servicio de forma gratuita: cualquier persona puede configurar una cuenta solo con una dirección de correo electrónico.

Beneficios de los Datos Sintéticos

Los datos sintéticos no son datos personales por definición. Como tal, están exentos del GDPR y leyes de privacidad similares, lo que permite a los científicos de datos explorar libremente las versiones sintéticas de los conjuntos de datos. Los datos sintéticos también son una de las mejores herramientas para anonimizar datos de comportamiento sin destruir patrones y correlaciones. Estas dos cualidades lo hacen especialmente útil en todas las situaciones en las que se utilizan datos personales, desde análisis simples hasta el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sofisticados. Sin embargo, la privacidad no es el único caso de uso. La generación de datos sintéticos también se puede utilizar en los siguientes casos de uso:

1. Aumento de datos: esto ayuda en el proceso de mejorar el rendimiento del modelo al diversificar los datos de entrenamiento.
2. Imputación de datos: completar los puntos de datos faltantes con datos sintéticos significativos.
3. Compartir datos: seguro para compartir incluso más allá de las paredes de las organizaciones. Piensa en colaboraciones de investigación o demostraciones de productos con datos realistas.
4. Reequilibrar: aborda problemas de desequilibrio de clases.
5. Reducción de muestreo: crear versiones más pequeñas de conjuntos de datos masivos que se vean y signifiquen lo mismo que el original. Útil para exploraciones iniciales de datos, reduciendo costos y tiempos computacionales.

Las herramientas de generación de datos sintéticos más populares

Para generar datos sintéticos, podemos utilizar diferentes herramientas disponibles en el mercado. Vamos a explorar algunas de estas herramientas y entender cómo funcionan.

1. MOSTLY AI: MOSTLY AI es el líder pionero en la creación de datos sintéticos estructurados. Permite a cualquier persona generar datos sintéticos de alta calidad similares a los de producción para análisis, desarrollo de IA/aprendizaje automático y exploración de datos. Los equipos de datos pueden utilizarlo para crear, modificar y compartir conjuntos de datos de manera que se superen los desafíos éticos y prácticos de utilizar datos reales, anonimizados o de prueba. 
2. SDV: La biblioteca de Python de código abierto más popular para la generación de datos sintéticos. No es la herramienta más sofisticada, pero cumple su función para casos de uso más simples cuando la alta precisión no es un requisito estricto.  

1. YData: Si desea probar la generación de datos sintéticos en Azure o el mercado de AWS, el generador de YData está disponible en ambas plataformas, ofreciendo una forma compatible con GDPR de generar datos para modelos de IA y aprendizaje automático.  

Para obtener una lista completa de herramientas y empresas de datos sintéticos, aquí hay una lista seleccionada con tipos de datos sintéticos.

Ahora que hemos discutido los pros y los contras de utilizar estas herramientas y bibliotecas mencionadas anteriormente para la generación de datos sintéticos, ahora veamos cómo podemos utilizar Mostly AI, que es una de las mejores herramientas disponibles en el mercado y fácil de usar. 

MOSTLY AI es una plataforma de creación de datos sintéticos que ayuda a las empresas a producir datos sintéticos de alta calidad y protegidos la privacidad para diversos casos de uso como el aprendizaje automático, el análisis avanzado, las pruebas de software y el intercambio de datos. Genera datos sintéticos utilizando un algoritmo propio basado en IA que aprende los aspectos estadísticos de los datos originales, como correlaciones, distribuciones y propiedades. Esto permite a MOSTLY AI producir datos sintéticos que son estadísticamente representativos de los datos reales al mismo tiempo que protegen la privacidad de los sujetos de datos.

Sus datos sintéticos no solo son privados, sino que también son fáciles de usar y se pueden generar en cuestión de minutos. La plataforma tiene una interfaz fácil de usar impulsada por IA generativa que permite a las organizaciones ingresar datos existentes, elegir el formato de salida apropiado y generar datos sintéticos en cuestión de segundos. Sus datos sintéticos son una herramienta beneficiosa para las organizaciones que necesitan preservar la privacidad de sus datos mientras los utilizan para diversos objetivos. La tecnología es fácil de usar y crea rápidamente datos sintéticos de alta calidad y estadísticamente representativos.

Los datos sintéticos de MOSTLY AI se ofrecen en varios formatos, como CSV, JSON y XML. Se pueden utilizar con varios programas de software, como SAS, R y Python. Además, MOSTLY AI ofrece varias herramientas y servicios, como un generador de datos, un explorador de datos y una plataforma de intercambio de datos, para ayudar a las organizaciones a utilizar datos sintéticos.

Exploraremos cómo utilizar la plataforma MOSTLY AI. Podemos empezar visitando el siguiente enlace y creando una cuenta. 

MOSTLY AI: La plataforma de generación de datos sintéticos y centro de conocimientos – MOSTLY AI

Una vez que hayamos creado la cuenta, podemos ver la página de inicio donde podemos elegir entre diferentes opciones relacionadas con la generación de datos. 

Como puedes ver en la imagen de arriba, en la página de inicio podemos cargar el conjunto de datos original para el cual queremos generar datos sintéticos o simplemente probarlo podemos utilizar los datos de muestra. Podemos cargar datos según nuestras necesidades.

Como puedes ver en la imagen de arriba, una vez que cargamos los datos podemos realizar cambios en cuanto a qué columnas necesitamos generar y también configurar diferentes ajustes relacionados con los datos, el entrenamiento y la salida.

Una vez que establezcamos todas estas propiedades según nuestras necesidades, debemos hacer clic en el botón de lanzamiento del trabajo para generar los datos y se generarán en tiempo real. En MOSTLY AI, podemos generar 100K filas de datos todos los días de forma gratuita. 

Así es como puedes usar MOSTLY AI para generar datos sintéticos estableciendo las propiedades de los datos según sea necesario y en tiempo real. Puede haber múltiples casos de uso según el problema que estés tratando de resolver. Adelante y prueba esto con conjuntos de datos y dinos qué tan útil crees que es esta plataforma, en la sección de respuestas. Himanshu Sharma es un graduado en Ciencia de Datos Aplicada del Instituto de Liderazgo de Productos. Un profesional motivado con experiencia en programación en Python/Análisis de Datos. Buscando dejar mi marca en el campo de la Ciencia de Datos. Gestión de Productos. Un blogger activo con experiencia en Escritura de Contenido Técnico en Ciencia de Datos, galardonado como el Mejor Escritor en el campo de la IA por VoAGI.

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