Descripción: La generación de datos desequilibrados se refiere al proceso de crear datos sintéticos con el objetivo de abordar el problema del desequilibrio de clases en conjuntos de datos. Este fenómeno ocurre cuando una clase de datos está sobrerrepresentada en comparación con otras, lo que puede llevar a que los modelos de aprendizaje automático se entrenen de manera sesgada, favoreciendo la clase mayoritaria y, por ende, disminuyendo su capacidad para generalizar y predecir correctamente las clases minoritarias. La generación de datos desequilibrados busca equilibrar estas clases mediante la creación de ejemplos adicionales para las clases menos representadas, utilizando técnicas de modelos generativos. Estos modelos pueden incluir algoritmos como Generative Adversarial Networks (GANs) o Variational Autoencoders (VAEs), que son capaces de aprender la distribución de los datos existentes y generar nuevos ejemplos que se asemejan a los datos originales. Este enfoque no solo mejora la precisión del modelo, sino que también permite una mejor representación de las clases minoritarias, lo que es crucial en aplicaciones donde estas clases son de gran importancia, como en la detección de fraudes o en diagnósticos médicos. En resumen, la generación de datos desequilibrados es una técnica esencial en el campo del aprendizaje automático, que busca mitigar el impacto del desequilibrio de clases y mejorar la efectividad de los modelos predictivos.
