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Generación, tipos, simulación, privacidad, evaluación, validación y riesgos de datos artificiales destinados a entrenamiento, pruebas, análisis o intercambio.
Synthetic-to-real domain adaptation
Ajuste destinado a reducir diferencias entre datos sintéticos y reales.
Ver definición completa →Domain randomization
Variación deliberada del simulador para que la realidad parezca una variante más.
Ver definición completa →Structural data hallucination
Generación de combinaciones que parecen plausibles pero incumplen reglas del dominio.
Ver definición completa →Membership inference attack
Ataque que intenta determinar si un registro participó en el entrenamiento del generador.
Ver definición completa →Synthetic audio
Audio generado o transformado sustancialmente mediante inteligencia artificial.
Ver definición completa →Data augmentation
Creación de variantes de ejemplos para ampliar diversidad y robustez del entrenamiento.
Ver definición completa →Semantic data augmentation
Generación de ejemplos que preservan la etiqueta o significado relevante.
Ver definición completa →Sim-to-real gap
Diferencia entre las distribuciones y dinámicas simuladas y reales.
Ver definición completa →Synthetic edge case
Ejemplo artificial diseñado para representar una situación rara o crítica.
Ver definición completa →Synthetic exact match
Registro sintético idéntico a un registro real de referencia.
Ver definición completa →Privacy-utility trade-off
Equilibrio entre reducir riesgo de divulgación y conservar valor analítico.
Ver definición completa →Real holdout set
Datos reales no usados para ajustar el sintetizador y reservados para validación.
Ver definición completa →Synthetic contamination
Mezcla no controlada de datos generados con datos reales o de evaluación.
Ver definición completa →Synthetic conversation
Diálogo generado artificialmente para entrenamiento o evaluación.
Ver definición completa →Synthetic data copula
Modelo que separa distribuciones marginales y dependencia para generar datos tabulares.
Ver definición completa →Conditional Tabular GAN
Modelo adversarial condicionado diseñado para sintetizar datos tabulares heterogéneos.
Ver definición completa →Synthetic dataset
Colección estructurada de registros generados mediante un proceso de síntesis.
Ver definición completa →Synthetic instruction data
Instrucciones y respuestas generadas para adaptar modelos.
Ver definición completa →Synthetic preference data
Comparaciones o valoraciones generadas para entrenar modelos de preferencias.
Ver definición completa →Synthetic test data
Datos artificiales creados para verificar software, pipelines o controles.
Ver definición completa →Synthetic geospatial data
Datos artificiales que representan posiciones, trayectorias o regiones espaciales.
Ver definición completa →Partially synthetic data
Dataset que conserva parte de los datos reales y sustituye determinados atributos o registros.
Ver definición completa →Synthetic data
Datos generados artificialmente para reproducir propiedades útiles sin ser una copia directa de observaciones reales.
Ver definición completa →Differentially private synthetic data
Datos sintéticos generados por un mecanismo que satisface privacidad diferencial.
Ver definición completa →Surrogate data
Datos artificiales usados como sustituto operativo de datos reales restringidos o costosos.
Ver definición completa →Synthetic tabular data
Filas y columnas artificiales que reproducen relaciones de un conjunto tabular.
Ver definición completa →Fully synthetic data
Dataset en el que todos los registros y valores han sido generados.
Ver definición completa →Distance to closest record
Distancia entre un registro sintético y su observación real más próxima.
Ver definición completa →Synthetic-real distinguishability
Facilidad con la que un clasificador separa registros sintéticos de reales.
Ver definición completa →Recursive synthetic training
Entrenamiento de nuevas generaciones de modelos con salidas de modelos anteriores.
Ver definición completa →Train on real, test on synthetic
Evaluación que entrena con datos reales y prueba sobre datos sintéticos.
Ver definición completa →Train on synthetic, test on real
Evaluación que entrena un modelo con datos sintéticos y lo prueba con datos reales.
Ver definición completa →Privacy epsilon
Parámetro que acota la pérdida de privacidad en un mecanismo diferencialmente privado.
Ver definición completa →Synthetic label
Etiqueta generada por reglas, simuladores o modelos en lugar de observación humana directa.
Ver definición completa →Correlation fidelity
Conservación de asociaciones entre variables en datos sintéticos.
Ver definición completa →Statistical fidelity
Grado en que los datos sintéticos conservan distribuciones y relaciones relevantes.
Ver definición completa →Marginal fidelity
Similitud de las distribuciones individuales de cada variable.
Ver definición completa →Multivariate fidelity
Conservación conjunta de dependencias entre varias variables.
Ver definición completa →Synthetic data filtering
Eliminación de salidas inseguras, inválidas, duplicadas o de baja calidad.
Ver definición completa →Tabular GAN
Red generativa adversarial adaptada a variables tabulares continuas y categóricas.
Ver definición completa →Digital twin
Representación digital dinámica de un activo o proceso conectada con su estado real.
Ver definición completa →Synthetic data generation
Proceso de aprender o definir una distribución y muestrear nuevos registros.
Ver definición completa →Scenario generation
Creación de combinaciones de condiciones y eventos para entrenamiento o pruebas.
Ver definición completa →Synthetic image
Imagen producida por renderizado, simulación o un modelo generativo.
Ver definición completa →Synthetic provenance marker
Metadato o señal que identifica unos datos como generados artificialmente.
Ver definición completa →Synthetic data memorization
Reproducción demasiado cercana de registros de entrenamiento por el generador.
Ver definición completa →Model collapse
Degradación causada por entrenar repetidamente con datos generados y perder información de la distribución real.
Ver definición completa →Generative data model
Modelo probabilístico que puede producir nuevas observaciones.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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