Descripción: El Aumento de Datos Inteligente es un enfoque generativo que busca enriquecer conjuntos de datos mediante la creación de nuevos puntos de datos basados en los existentes. Este proceso se fundamenta en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que permiten modelar la distribución de los datos originales y generar variaciones que mantienen las características esenciales de los mismos. A diferencia de los métodos tradicionales de aumento de datos, que pueden incluir transformaciones simples como rotaciones o escalados, el Aumento de Datos Inteligente utiliza modelos generativos, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) o los Modelos de Difusión, para producir datos que son más complejos y variados. Este enfoque no solo mejora la cantidad de datos disponibles para el entrenamiento de modelos de machine learning, sino que también puede contribuir a la diversidad y la calidad de los datos, lo que resulta en modelos más robustos y precisos. La relevancia de esta técnica radica en su capacidad para abordar problemas comunes en el aprendizaje automático, como el sobreajuste y la falta de datos en situaciones donde la recopilación de datos es costosa o difícil. En resumen, el Aumento de Datos Inteligente representa una evolución significativa en la forma en que se manejan y optimizan los conjuntos de datos, permitiendo a los investigadores y desarrolladores aprovechar al máximo la información disponible.
