El software de datos sintéticos permite a los usuarios generar conjuntos de datos artificiales, que abarcan varios tipos de datos como imágenes, texto o datos estructurados, derivados de un conjunto de datos o fuente de datos original. Este software permite a los usuarios crear datos desde cero, salvaguardando la información sensible a la privacidad y al mismo tiempo preservando los patrones y relaciones inherentes de los datos de origen. Las técnicas empleadas para generar datos sintéticos van desde imágenes generadas por computadora (CGI) hasta redes neuronales generativas (GAN) y enfoques heurísticos. Esta tecnología sirve como una herramienta valiosa para las empresas que buscan optimizar la creación de conjuntos de datos para pruebas, capacitación de modelos de aprendizaje automático, validación de datos y otros fines. Al aprovechar los datos sintéticos, los usuarios pueden mitigar los problemas de cumplimiento y evitar la exposición de datos personales, facilitando así el intercambio y la utilización seguros de datos. Para garantizar la seguridad y la irreversibilidad de la anonimización, muchos proveedores integran mecanismos de privacidad como la privacidad diferencial, la protección contra riesgos de reidentificación y la preservación de la privacidad individual. Este enfoque permite a los investigadores, organizaciones y otras partes interesadas compartir datos sin comprometer la privacidad. El software de datos sintéticos ofrece distintas ventajas sobre el software de enmascaramiento de datos. Si bien ambos apuntan a proteger la información privada, el software de datos sintéticos destaca por su capacidad de generar datos artificiales y su escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos. Además, puede ayudar a abordar las preocupaciones relacionadas con el sesgo algorítmico al nivelar los sesgos presentes en el conjunto de datos original. Para que un producto se clasifique en la categoría de datos sintéticos, debe cumplir los siguientes criterios: * Generar datos sintéticos, incluyendo imágenes y datos estructurados. * Convierta datos sensibles a la privacidad en conjuntos de datos totalmente anónimos manteniendo la granularidad. * Operar sin problemas, permitiendo que el modelo generativo produzca datos automáticamente sin programación explícita.
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