Descripción: Los datos desequilibrados se refieren a una situación en la que las clases en un conjunto de datos no están representadas de manera equitativa. Esto significa que algunas clases tienen una cantidad significativamente mayor de ejemplos en comparación con otras. Este fenómeno es común en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente en problemas de clasificación. Por ejemplo, en un conjunto de datos de detección de fraudes, puede haber miles de transacciones legítimas y solo unas pocas fraudulentas. Este desbalance puede llevar a que los modelos de aprendizaje automático se inclinen hacia la clase mayoritaria, resultando en un rendimiento deficiente al clasificar la clase minoritaria. Las redes neuronales, que son una de las técnicas más utilizadas en el aprendizaje profundo, pueden verse afectadas por este problema, ya que tienden a optimizarse para minimizar el error global, lo que puede llevar a un sesgo hacia la clase más representada. En el contexto del aprendizaje federado, donde los modelos se entrenan en múltiples dispositivos con datos locales, el desequilibrio de datos puede complicar la agregación de modelos y la generalización. En ciencia de datos, es crucial identificar y abordar los datos desequilibrados para garantizar que los modelos sean justos y precisos, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina o la seguridad. Por lo tanto, el manejo adecuado de los datos desequilibrados es esencial para el desarrollo de modelos robustos y confiables.
