Generando datos sintéticos con Python

Generación de datos sintéticos con Python

Una Guía Completa para Crear Datos Sintéticos

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Escuchamos una y otra vez sobre el papel fundamental que juegan los datos en impulsar el crecimiento, la innovación y la competitividad. Se ha convertido en el fundamento del éxito en todas las industrias. En esencia, los datos se han convertido en la base de todos nuestros esfuerzos, desde la creación de blogs técnicos, contenido educativo y la prueba de productos o la depuración de software hasta explorar las complejidades de los modelos de entrenamiento y algoritmos de IA/ML, los datos están en el corazón de todas estas tareas.

Obtener datos precisos que se ajusten perfectamente a diversas necesidades e intereses puede ser una tarea hercúlea. Buscar en Internet los datos exactos que necesitas puede ser frustrante y llevar mucho tiempo. Incluso si logras encontrar datos adecuados, el proceso de limpiar y procesarlos puede requerir tiempo valioso, recursos y gastos. Además, las preocupaciones sobre la privacidad, la sensibilidad de los datos, los derechos de autor y las restricciones normativas a menudo actúan como barreras significativas. Por ejemplo, conjuntos de datos que contienen información sensible como datos médicos, registros financieros o la obtención de un conjunto de datos de demostración de un sitio web con derechos de autor, etc.

En situaciones como estas, ¡los datos sintéticos vienen al rescate! En este artículo, exploraremos de qué se trata los datos sintéticos y cómo puedes generarlos en Python utilizando 2 bibliotecas diferentes.

¿Qué es los datos sintéticos?

Los datos sintéticos, según Wikipedia, son datos generados artificialmente en lugar de derivarse de eventos del mundo real. En el lenguaje más simple,

Datos Sintéticos = Datos Falsos

Es una replicación de datos reales que puede mantener su semejanza sin revelar información específica sobre personas reales, situaciones o entidades. Es posible que ya hayas escuchado diferentes términos, incluyendo datos generados por computadora, datos artificiales, datos generados por IA o datos simulados, pero en esencia, todos son más o menos lo mismo: Datos Falsos.

¿Por qué se requieren los datos sintéticos?

Puedes preguntarte por qué necesitamos datos sintéticos cuando ya tenemos muchos datos del mundo real. Son valiosos por diversas razones, nos permiten crear datos adicionales que se parecen a los datos reales pero no…

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