Todos conocemos la Inteligencia Artificial, ¿No? Está revolucionando el panorama tecnológico mundial y se espera que crezca enormemente en la próxima década.
A medida que la IA marca su presencia en industrias de todo el mundo, no hace falta decir que estamos viendo un mundo en el que la vida sin IA parecerá imposible.
La IA está haciendo que las máquinas sean cada vez más inteligentes cada día, impulsando innovaciones que revolucionan la forma en que trabaja la gente.
Sin embargo, es posible que haya una pregunta en su mente que sea algo así como esto: ¿Qué está ayudando a la IA a hacer todo esto y obtener resultados precisos? La respuesta es muy simple: los datos.
Los datos son el combustible fundamental de la IA. La calidad y cantidad de los datos, junto con la diversidad de los mismos, influyen directamente en cómo pueden funcionar los sistemas de IA.
Este aprendizaje basado en datos permite a la IA descubrir patrones esenciales y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Sin embargo, la adquisición de grandes volúmenes de datos reales de buena calidad a menudo se ve restringida debido a costos y preocupaciones de privacidad, entre una lista interminable de otras cosas. Aquí es donde entran en juego los datos sintéticos y su importancia.
Objetivos de aprendizaje
- Comprender la importancia de los datos sintéticos.
- Conozca el papel de la IA generativa en la creación de datos
- Explora aplicaciones prácticas y su implementación en tus proyectos.
- Conozca las implicaciones éticas relacionadas con el uso y la importancia de los datos sintéticos en los sistemas de IA.
La importancia de los datos sintéticos de alta calidad
Los datos sintéticos no son más que datos generados artificialmente.
Específicamente, imita las propiedades estadísticas de los datos del mundo real sin tener identificadores que los distingan de los datos reales.
Muy bien, ¿verdad?
Los datos sintéticos no son simplemente una solución alternativa a los problemas de privacidad. Más bien, es una piedra angular de una IA responsable. Esta forma de generación de datos aborda varios desafíos asociados con el uso de datos reales. Es útil cuando los datos disponibles son menores o están sesgados hacia una clase en particular.
Además, también se puede utilizar en aplicaciones donde la privacidad es importante. Esto se debe a que los datos reales son generalmente confidenciales y es posible que no estén disponibles para su uso. Por lo tanto, agregar ayuda a resolver estos problemas y mejorar la precisión del modelo.
Según una estimación realizada en un informe de Gartner, se espera que los datos sintéticos ganen la carrera contra los datos reales con respecto al uso en modelos de IA para 2030. Esto muestra su poder y papel en la mejora de los sistemas de IA.
Papel de la IA generativa en la creación de datos sintéticos
Los modelos de IA generativa son el núcleo de la creación de datos sintéticos. Básicamente, lo que hacen es simple: aprenden los patrones subyacentes dentro de los conjuntos de datos originales y luego intentan replicarlos.
Al emplear algoritmos como Generative Adversarial Networks (GAN) o Variational Autoencoders, la IA generativa puede producir conjuntos de datos diversos y de alta precisión necesarios para entrenar muchos sistemas de IA.
En el panorama de la generación de datos sintéticos, se destacan varias herramientas innovadoras, cada una diseñada para satisfacer necesidades específicas en ciencia de datos.
Ydata-synthetic de YData es un conjunto de herramientas integral que utiliza modelos avanzados de IA generativa para crear conjuntos de datos sintéticos de alta calidad y también ofrece funciones de creación de perfiles de datos para ayudar a comprender la estructura de estos datos.
Otro marco notable es DoppelGANger que utiliza redes generativas adversarias (GAN) para generar de manera eficiente series de tiempo sintéticas y datos de atributos. Además, Twinify ofrece un enfoque único para crear gemelos sintéticos de conjuntos de datos confidenciales que preserven la privacidad, lo que la convierte en una herramienta valiosa para mantener la privacidad de los datos.
Estas herramientas brindan opciones versátiles para los científicos de datos que buscan mejorar la privacidad de los conjuntos de datos, ampliar los volúmenes de datos o mejorar la precisión del modelo sin comprometer la información confidencial.
Creación de datos sintéticos de alta calidad
La creación de datos sintéticos de buena calidad implica varios pasos clave que ayudan a garantizar que los datos generados sean realistas y también preserven las propiedades estadísticas de los datos originales.
El proceso comienza con la definición de objetivos claros para estos datos, como la privacidad de los datos, el aumento de conjuntos de datos reales o la prueba de modelos de aprendizaje automático.
A continuación, es importante recopilar y analizar datos del mundo real para comprender sus patrones, distribuciones y correlaciones subyacentes.
Para ilustrar, considere los siguientes conjuntos de datos de ejemplo:
- Repositorio de aprendizaje automático de UCI : una colección diversa de conjuntos de datos adecuados para comprender la distribución de datos y generar contrapartes sintéticas. Repositorio de aprendizaje automático de la UCI
- Kaggle Datasets : ofrece una amplia gama de conjuntos de datos en varios dominios, útiles para analizar y sintetizar datos. Conjuntos de datos de Kaggle
- Synthetic Data Vault (SDV) : proporciona herramientas y conjuntos de datos para generar datos sintéticos basados en datos del mundo real mediante modelos estadísticos. Documentación de SDV
Estos conjuntos de datos se pueden analizar para identificar propiedades estadísticas clave. Que luego se puede utilizar para generar datos sintéticos utilizando herramientas como YData Synthetic, Twinify y DoppelGANger.
Los datos sintéticos generados se pueden validar con los datos originales mediante pruebas estadísticas y visualizaciones para garantizar que conserven las propiedades y correlaciones necesarias.
Por lo tanto, lo hace adecuado para diversas aplicaciones, como entrenamiento y prueba de modelos de aprendizaje automático, análisis de datos que preservan la privacidad y más.
Posibles escenarios de aplicación
Exploremos ahora posibles escenarios de aplicación.
Aumento de datos
Este es el escenario principal en el que se utilizan datos sintéticos: cuando hay datos escasos o desequilibrados. Los datos sintéticos aumentan los conjuntos de datos existentes, garantizando así que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos más grandes.
Esta aplicación es fundamental en campos como la atención sanitaria, donde diversos conjuntos de datos pueden conducir a herramientas de diagnóstico más sólidas.
A continuación se muestra un fragmento de código que aumenta el conjunto de datos de Iris con datos sintéticos generados utilizando el sintetizador de YData, lo que garantiza datos más equilibrados para entrenar modelos de IA.
Esto se logra utilizando un sintetizador que se ajusta a los datos reales (el conjunto de datos Iris) y aprende los patrones y distribuciones subyacentes de los datos. Utilizando el sintetizador instalado, se generan datos sintéticos que luego se concatenan con los datos reales, aumentando así el conjunto de datos.
import pandas as pd
from ydata_synthetic.synthesizers.regular import RegularSynthesizer
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
real_data = pd.read_csv(url)
synthesizer = RegularSynthesizer()
synthesizer.fit(real_data)
synthetic_data = synthesizer.sample(n_samples=100)
augmented_data = pd.concat([real_data, synthetic_data])
print(augmented_data.head())
Producción:
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
Mitigación de sesgos
A veces, los datos disponibles están sesgados hacia una clase particular; tiene más muestras de la clase A que de la clase B. Por lo tanto, el modelo podría predecir la clase A mucho más que la clase B.
Para contrarrestar esto, podemos alterar intencionalmente la distribución de datos existente, promoviendo así la equidad en los resultados proporcionados por la IA.
Esto es especialmente importante en sectores como los préstamos y la contratación, donde los algoritmos sesgados pueden afectar significativamente la vida de las personas.
El siguiente código genera datos sintéticos si tiene una clase subrepresentada en su conjunto de datos (en este caso, la clase Versicolor en el conjunto de datos iris) para equilibrar la distribución de clases.
El conjunto de datos original tiene un sesgo en el que la clase Versicolor está subrepresentada en comparación con las otras clases (Setosa y Virginica). Usando RegularSynthesizer de la biblioteca YData Synthetic, se generan datos sintéticos específicamente para la clase Versicolor que luego se agregan al conjunto de datos sesgado original.
Aumentando así el número de instancias de la clase Versicolor y creando una distribución más equilibrada.
import pandas as pd
from ydata_synthetic.synthesizers.regular import RegularSynthesizer
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
biased_data = pd.read_csv(url)
biased_data = biased_data[biased_data['species'] != 'versicolor']
synthesizer = RegularSynthesizer()
synthesizer.fit(biased_data)
# Generating synthetic data for the minority class (versicolor)
synthetic_minority_data = synthesizer.sample(n_samples=50)
synthetic_minority_data['species'] = 'versicolor'
balanced_data = pd.concat([biased_data, synthetic_minority_data])
print("Biased Data Class Distribution:")
print(biased_data['species'].value_counts())
print("nBalanced Data Class Distribution:")
print(balanced_data['species'].value_counts())
Producción:
Biased Data Class Distribution:
setosa 50
virginica 50
versicolor 0
Name: species, dtype: int64
Balanced Data Class Distribution:
setosa 50
virginica 50
versicolor 50
Name: species, dtype: int64
Intercambio de datos que preserva la privacidad
Permite compartir conjuntos de datos realistas (¡no reales, pero casi!) entre organizaciones sin el riesgo de exponer información confidencial que pueda crear problemas de confidencialidad.
Esto es crucial para industrias como las finanzas y las telecomunicaciones, donde el intercambio de datos es necesario para la innovación, pero se debe mantener la privacidad y la confidencialidad.
Este código crea gemelos sintéticos de conjuntos de datos confidenciales utilizando Twinify, que permite compartir datos sin comprometer la privacidad.
import pandas as pd
from twinify import Twinify
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
sensitive_data = pd.read_csv(url)
twinify_model = Twinify()
twinify_model.fit(sensitive_data)
synthetic_twins = twinify_model.sample(n_samples=len(sensitive_data))
print(synthetic_twins.head())
Producción:
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.122549 3.527435 1.464094 0.251932 setosa
1 4.846851 3.091847 1.403198 0.219201 setosa
2 4.675999 3.250960 1.324110 0.194545 setosa
3 4.675083 3.132406 1.535735 0.201018 setosa
4 5.014248 3.591084 1.461466 0.253920 setosa
Evaluación de riesgos y pruebas
La evaluación y las pruebas de riesgos son aplicaciones críticas de los datos sintéticos, que permiten a las organizaciones evaluar y mejorar la solidez de sus sistemas en escenarios hipotéticos que no están representados en datos reales.
En ciberseguridad, los datos sintéticos permiten la simulación de escenarios de ataques sofisticados, como exploits de día cero y amenazas persistentes avanzadas, lo que ayuda a identificar vulnerabilidades y fortalecer las defensas.
De manera similar, en los servicios financieros, los datos sintéticos facilitan las pruebas de tensión y el análisis de escenarios al modelar condiciones extremas del mercado. Esto permite a las instituciones evaluar la resiliencia de sus carteras y mejorar las estrategias de gestión de riesgos.
Más allá de estos campos, los datos sintéticos también son valiosos en la atención médica para probar modelos predictivos en escenarios clínicos raros, en la fabricación para simular fallas de equipos e interrupciones en la cadena de suministro, y en seguros para modelar el impacto de desastres naturales y accidentes graves.
Las organizaciones pueden mejorar la resiliencia de sus sistemas preparándose para eventos raros pero catastróficos mediante simulación de datos sintéticos. Esto asegura que cuentan con el equipo necesario para manejar situaciones inesperadas y así mitigar efectivamente los riesgos potenciales.
Conclusión
A medida que la IA remodela nuestro mundo, los datos son cruciales para abordar cuestiones de privacidad, costos y accesibilidad, garantizando modelos éticos y eficaces.
Las técnicas de IA generativa permiten la creación de conjuntos de datos de alta calidad que reflejan las complejidades del mundo real, mejorando la precisión y confiabilidad del modelo.
Estos conjuntos de datos fomentan el desarrollo responsable de la IA al mitigar los sesgos, facilitar el intercambio de datos que preserva la privacidad y permitir evaluaciones integrales de riesgos.
Aprovechar herramientas como ydata-synthetic y DoppelGANger será esencial para aprovechar todo el potencial de la IA e impulsar la innovación.
Estas herramientas mantienen estándares éticos y al mismo tiempo permiten avances en el desarrollo de la IA. En este artículo exploramos la importancia de los datos sintéticos.
Conclusiones clave
- La importancia de los datos sintéticos es que ofrecen una solución para utilizar conjuntos de datos realistas pero completamente privados, cumpliendo con las estrictas leyes de protección de datos y garantizando que la información confidencial nunca esté en riesgo.
- Al generar datos sintéticos que reflejen la variabilidad y complejidad de los datos reales, las organizaciones pueden mejorar la precisión y la confiabilidad de sus modelos de IA sin las limitaciones de la escasez de datos.
- Los datos sintéticos reducen la necesidad de costosos procesos de recopilación de datos y el almacenamiento de grandes cantidades de datos reales. Es una alternativa rentable para entrenar y probar modelos de IA.
- Ofrece un enfoque proactivo para crear conjuntos de datos equilibrados que eviten la perpetuación de sesgos y promuevan aplicaciones de IA más justas y equitativas .
Cada uno de estos puntos subraya el potencial transformador de los datos sintéticos para allanar el camino hacia el desarrollo de una IA responsable, eficiente y ética.
A medida que avancemos, el papel de herramientas como ydata-synthetic o DoppelGANger será fundamental para dar forma a este futuro, garantizando que la IA siga evolucionando como una herramienta para el bien, guiada por los principios de una IA responsable