Descripción: Los conjuntos de datos desequilibrados se refieren a situaciones en las que las muestras de diferentes clases no están distribuidas de manera uniforme. Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje automático, donde la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento son cruciales para el rendimiento del modelo. En un conjunto de datos desequilibrado, una clase puede tener significativamente más muestras que otra, lo que puede llevar a que el modelo aprenda patrones sesgados y no represente adecuadamente las clases menos frecuentes. Esto puede resultar en una generación de datos que favorece a las clases mayoritarias, limitando la capacidad del modelo para crear ejemplos realistas de las clases minoritarias. La identificación y el manejo de conjuntos de datos desequilibrados son esenciales para garantizar que los modelos produzcan resultados equilibrados y representativos. Las técnicas para abordar este problema incluyen la recolección de más datos para las clases minoritarias, la utilización de técnicas de sobremuestreo o submuestreo, y la implementación de estrategias de penalización durante el entrenamiento para equilibrar la influencia de cada clase. En resumen, los conjuntos de datos desequilibrados son un desafío significativo en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, y su manejo adecuado es fundamental para el éxito de estos modelos en la generación de datos de alta calidad.
