Descripción: Los datos artificiales son aquellos que se generan mediante algoritmos y modelos computacionales en lugar de ser obtenidos a través de mediciones directas del mundo real. Estos datos son especialmente útiles en situaciones donde la recolección de datos reales es costosa, impráctica o incluso imposible. La generación de datos artificiales permite simular escenarios, crear conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático y realizar pruebas en entornos controlados. A menudo, estos datos se producen utilizando técnicas de minería de datos y modelos generativos, que pueden incluir redes neuronales, algoritmos de simulación y otros métodos estadísticos. La principal característica de los datos artificiales es que, aunque no provienen de observaciones directas, pueden ser diseñados para imitar las propiedades estadísticas y estructurales de los datos reales, lo que los hace valiosos para diversas aplicaciones en investigación, desarrollo y análisis. Su relevancia ha crecido en la era del big data y la inteligencia artificial, donde la necesidad de grandes volúmenes de datos para entrenar modelos se ha vuelto crítica.
