La IA generativa es esencial en el aumento de datos porque facilita la producción de datos sintéticos. Ayuda a aumentar la diversidad de datos, optimizar la creación de datos realistas y preservar la privacidad de los datos.
Redes generativas adversativas
Las redes generativas adversativas (GAN) son un marco de dos redes neuronales centrales que funcionan en oposición. El generador produce muestras de datos sintéticos y, luego, el discriminador distingue entre los datos reales y las muestras sintéticas.
Con el tiempo, las GAN mejoran continuamente el contenido de salida del generador al centrarse en engañar al discriminador. Los datos que pueden engañar al discriminador cuentan como datos sintéticos de alta calidad, lo que proporciona un aumento de datos con muestras altamente confiables que imitan de cerca la distribución de datos original.
Autocodificadores variacionales
Los autocodificadores variacionales (VAE) son un tipo de red neuronal que ayuda a aumentar el tamaño de la muestra de los datos principales y a reducir la necesidad de recopilar datos, que lleva mucho tiempo. Los VAE tienen dos redes conectadas: un decodificador y un codificador. El codificador toma imágenes de muestra y las traduce en una representación intermedia. El decodificador toma la representación y recrea imágenes similares basándose en su comprensión de las muestras iniciales. Los VAE son útiles porque pueden crear datos muy similares a los datos de muestra, lo que ayuda a agregar variedad y, al mismo tiempo, a mantener la distribución de datos original.