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Aumento de datos: definición y aplicación en IA | camiloboo

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Aumento de datos

Data augmentation

También: Data augmentation

Creación de variantes de ejemplos para ampliar diversidad y robustez del entrenamiento.

Definición técnica

Creación de variantes de ejemplos para ampliar diversidad y robustez del entrenamiento. Ajusta un mecanismo generativo o reglas y produce nuevas muestras sujetas a validación.

Explicación empresarial

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¿Hay un proceso que os está quitando demasiadas horas?

Cuéntame qué proceso seguís haciendo a mano. Revisaré si merece automatizarlo, qué resultado debería mejorar y cuál sería el primer paso razonable.

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Soluciones Casos Cómo trabajo

Ayuda a decidir cómo diseñar, controlar o utilizar aumento de datos sin perder trazabilidad, calidad ni capacidad de revisión.

Para qué sirve

Definir cuándo aplicar aumento de datos, qué evidencia necesita y cómo comprobar que cumple el uso previsto.

Cómo funciona

Ajusta un mecanismo generativo o reglas y produce nuevas muestras sujetas a validación. El resultado se conserva con métricas, versión y procedencia para poder auditarlo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un pipeline registra aumento de datos junto con sus parámetros y valida el resultado sobre datos representativos antes de reutilizarlo.

Ejemplo empresarial

Un equipo documenta responsables, criterios de aceptación y riesgos de aumento de datos antes de incorporarlo a un proceso automatizado.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que operan sobre otra unidad, persiguen otro objetivo o requieren un criterio de validación distinto.

Limitaciones

Su utilidad depende del contexto, la representatividad de los datos, los supuestos aplicados y la calidad del procedimiento de evaluación.

Riesgos

Una definición o aplicación incorrecta puede introducir sesgos, fuga de información, errores silenciosos o conclusiones que no generalizan.

Idea principal

Creación de variantes de ejemplos para ampliar diversidad y robustez del entrenamiento.

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Definición técnica
Explicación empresarial
Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Datos sintéticos
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

Generación de datos sintéticos Modelo gráfico probabilístico privado

Fuentes

Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World
arXiv · Autor: Josh Tobin et al. · Publicación científica · Publicado el 20 de marzo de 2017
Fuente primaria, normativa u oficial para definir el concepto, su funcionamiento y sus límites.

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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