Descripción: El Aumento de Datos Neural es una técnica que utiliza redes neuronales para generar datos adicionales que complementan un conjunto de datos existente. Esta metodología es especialmente relevante en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GAN), donde se busca mejorar la calidad y cantidad de datos de entrenamiento. Al emplear redes neuronales, se pueden crear variaciones de datos que son coherentes y realistas, lo que permite entrenar modelos de aprendizaje automático de manera más efectiva. Esta técnica ayuda a mitigar problemas de sobreajuste y permite que los modelos aprendan patrones más complejos al exponerlos a una mayor diversidad de ejemplos. El Aumento de Datos Neural se ha convertido en una herramienta esencial en el campo del aprendizaje profundo, donde la disponibilidad de datos de alta calidad es crucial para el rendimiento de los modelos. Además, esta técnica puede ser aplicada en diversas áreas, desde la generación de imágenes y videos hasta la síntesis de texto, audio y otros tipos de datos, lo que la convierte en un componente versátil y poderoso en el arsenal de herramientas de los científicos de datos y desarrolladores de inteligencia artificial.
