Descripción: La función SINTÉTICO crea datos sintéticos basados en parámetros especificados. Estos datos son generados artificialmente y pueden simular características de datos reales, lo que permite a los investigadores y desarrolladores trabajar con conjuntos de datos que no contienen información sensible o privada. La generación de datos sintéticos es especialmente útil en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde se requiere una gran cantidad de datos para entrenar modelos. Al utilizar datos sintéticos, se pueden evitar problemas de privacidad y cumplir con regulaciones como el GDPR, al tiempo que se proporciona un entorno controlado para realizar pruebas y experimentos. Esta técnica también permite la creación de escenarios de prueba que pueden no estar disponibles en datos reales, facilitando así la validación de algoritmos y sistemas. En resumen, la función SINTÉTICO es una herramienta poderosa para la generación de datos que permite a los profesionales de la tecnología trabajar de manera más eficiente y ética.
Historia: La generación de datos sintéticos comenzó a ganar atención en la década de 1990, cuando se reconoció la necesidad de crear conjuntos de datos para pruebas y simulaciones sin comprometer la privacidad de los individuos. Con el avance de la computación y el desarrollo de algoritmos más sofisticados, la técnica se ha refinado y se ha vuelto más accesible. En la última década, el auge del aprendizaje automático y la inteligencia artificial ha impulsado aún más su uso, ya que los modelos requieren grandes volúmenes de datos para entrenarse de manera efectiva.
Usos: Los datos sintéticos se utilizan en diversas áreas, como la investigación médica, donde se pueden simular datos de pacientes para probar nuevos tratamientos sin poner en riesgo la privacidad de los datos reales. También se emplean en el desarrollo de software, permitiendo a los ingenieros probar aplicaciones en condiciones controladas. En el ámbito de la inteligencia artificial, los datos sintéticos son fundamentales para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente cuando los datos reales son escasos o difíciles de obtener.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de datos sintéticos es en la creación de conjuntos de datos para entrenar modelos de reconocimiento facial, donde se generan imágenes de rostros que cumplen con ciertas características sin utilizar fotografías de personas reales. Otro caso es en la simulación de transacciones financieras para probar sistemas de detección de fraudes, donde se crean datos que imitan patrones de comportamiento sin comprometer información real.
