No comprometa sus datos reales, use datos sintéticos

Use datos sintéticos para realizar pruebas o incrementar las posibilidades en sus sistemas.

Realizar pruebas de información a gran escala suele ser un reto monumental, esto no tiene que ser así. Con el uso de los datos sintéticos puede realizar pruebas de información con datos muy cercanos a la realidad, y lo mejor de todo es que no se verá comprometida la información de sus clientes, usuarios o datos sensibles.

¿Qué son los datos sintéticos?

En resumen los datos sintéticos es información creada con inteligencia artificial, se genera a partir de datos reales pero su contenido no es de personas reales. Esto suele ser muy conveniente para no exponer información sensible de clientes, usuarios, estados financieros, entre otros.

En la actualidad los datos sintéticos son utilizados en el entrenamiento de vehículos autónomos, en el desarrollo de dispositivos médicos o bien en la detección de fraudes.

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¿Cuándo utilizar los datos sintéticos?

Los datos sintéticos se pueden utilizar en sistemas donde se requiere utilizar información personal o sensible en fase de entrenamiento o pruebas. También se utiliza cuando es necesario incrementar el volumen de datos de calidad para simular gran cantidad de datos muy cercanos a la realidad sin comprometerlos.

El hecho de que no son datos reales pero muy cercanos a la realidad, nos ayudará a simular escenarios.

Creación de datos

Muchas de las técnicas para generar datos sintéticos se basan en algoritmos de aprendizaje profundo que entienden las relaciones, patrones, rutas y características cuantificables de los datos. De esta forma los datos se generan con gran calidad muy cercanos a los datos originales solo que anónimos.

Aquí algunas técnicas utilizadas para la creación de datos sintéticos:

• Variational Autoencoders: Del inglés Autocodificadores variacionales son capaces de aprender la distribución de datos subyacente y generación de modelos complejos.
• Generative Adversarial Networks: Producen representaciones realistas y con mucho detalle. Traducido al español; Redes generativas de confrontación.
• Neural Radiance Field: Campo de Radiación Neuronal sirve para crear nuevos puntos de vista a partir de una escena 3D parcialmente conocida.

Los datos sintéticos simulan los datos reales lo cual brinda mayor seguridad a la información.

Como ciudadanos tenemos que tener una mayor sensibilidad sobre nuestros datos y no cederlos (si no queremos revelarlos) de forma consciente o inconsciente.

Ricardo Manjón | Responsable global de Data en BBVA

La seguridad es una prioridad, con los datos sintéticos podemos asegurar la prevención de fuga de información delicada, al usar datos no reales.

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Desafío de la generación de datos sintéticos

La calidad de los datos

Antes de ingresar datos sintéticos en los modelos de aprendizaje, se debe comprobar que los datos son precisos y que tienen un nivel mínimo de calidad.

Reto técnico

No importa cuanta experiencia tenga en la generación de datos, crear datos sintéticos es difícil. Por ejemplo los datos del mundo real suelen incluir valores muy específicos o ciertas rarezas que la generación de datos sintéticos pocas veces pueden recrear.

Poca aceptación de los datos sintéticos

Es posible que no todas las partes interesadas comprendan la importancia del uso de datos sintéticos. A pesar de su gran utilidad es posible que algunos usuarios no acepten que el análisis de datos sintéticos tengan relevancia en el mundo real. De igual forma algunos podrían exagerar los resultados por el simple hecho de que la generación de estos está controlado.

Es por eso que se debe comunicar los límites de los datos sintéticos así como sus resultados.

Herramientas para evitar usar datos reales y en su lugar usar datos sintéticos

Ahora que conoce más de los beneficios de esta tecnología no use datos reales mejor use datos sintéticos. Aquí algunas herramientas que puede probar:

Amazon SageMaker

Utilizado para preparar y crear datos así como entrenar modelos de machine learning. Empleados para cualquier caso de uso.

Amazon Sage Maker Ground Truth

Le brindará la opción de utilizar anotadores humanos a través de Amazon Mechanical Turk, de proveedores externos o de su propio personal.

Vertex AI

Vertex AI es una plataforma que gestiona el machine learning que le ayudará a construir, entrenar e implementar modelos de machine learning más fácilmente.