Entradas sintéticas

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a datos generados artificialmente que imitan características de datos reales, siendo útiles para entrenar algoritmos.

Permiten superar problemas relacionados con datos insuficientes, desbalanceados o difíciles de recopilar, garantizando mayor diversidad y representatividad en los conjuntos de datos.

Estas entradas son creadas a partir de técnicas como simulaciones, algoritmos de generación o modelos como redes generativas adversarias (GANs).

Son esenciales para mejorar la privacidad y seguridad, ya que eliminan la necesidad de exponer datos sensibles o protegidos.

Contribuyen a evaluar el rendimiento de los modelos en escenarios variados y a optimizar su precisión y adaptabilidad.