Herramientas de Aumento de Datos

Las herramientas de aumento de datos son software o frameworks diseñados para incrementar la cantidad de datos disponibles mediante técnicas de transformación, como rotaciones, recortes, volteos o modificación del brillo en imágenes, o adiciones sintéticas en datos tabulares y de texto.

Su principal objetivo es enriquecer los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, mejorando la generalización y el rendimiento del modelo.

En el ámbito de la visión por computadora, estas herramientas son particularmente útiles, ya que simulan variaciones naturales que podrían encontrarse en un entorno real.

En procesado de texto o audio, facilitan la creación de nuevas muestras mediante técnicas como la sustitución de sinónimos, reordenamiento de frases o variaciones de tono, manteniendo el contexto original.

Este proceso contribuye a reducir problemas de sobreajuste, especialmente en proyectos con datos limitados, haciendo posibles resultados más robustos y adaptables.

Popularmente, se implementan mediante librerías y bibliotecas disponibles en lenguajes como Python, con ejemplos como TensorFlow, PyTorch o Albumentations.