{"id":820457,"date":"2023-10-26T07:00:00","date_gmt":"2023-10-26T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=820457"},"modified":"2023-10-26T07:00:05","modified_gmt":"2023-10-26T07:00:05","slug":"modelos-generativos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/modelos-generativos\/","title":{"rendered":"Modelos generativos: Tipos y su rol en la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos"},"content":{"rendered":"\n<p>Los<strong> modelos generativos <\/strong>son m\u00e1s que solo algoritmos; son los arquitectos de datos artificiales, lo que abre puertas a infinitas posibilidades en la era impulsada por los datos. Ofrecen varios tipos y t\u00e9cnicas que permiten la creaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos con preservaci\u00f3n de la privacidad, aumento de datos y otros beneficios.<\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, se explorar\u00e1n los modelos generativos y sus diversos tipos y roles, desde la protecci\u00f3n de la privacidad hasta la mejora de conjuntos de datos. \u00a1As\u00ed que comencemos!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 son los modelos generativos?&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos son un tipo de modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que genera nuevos datos similares a un conjunto de datos dado.<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos son una herramienta esencial en la generaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/datos-sinteticos\/\">datos sint\u00e9ticos<\/a>. Estos modelos utilizan la inteligencia artificial, la estad\u00edstica y la probabilidad para hacer representaciones o ideas de lo que se ve en sus datos o variables de inter\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta capacidad para generar datos sint\u00e9ticos es beneficiosa en el aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado. Te permitir\u00e1 obtener informaci\u00f3n sobre los patrones y propiedades de fen\u00f3menos del mundo real. Puedes utilizar esta comprensi\u00f3n impulsada por la IA para hacer predicciones sobre diversas probabilidades relacionadas con los datos que est\u00e1s modelando.<\/p>\n\n\n\n<p>Conoce m\u00e1s de la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/inteligencia-artificial-generativa\/\">inteligencia artificial generativa<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Importancia de los modelos generativos para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los datos sint\u00e9ticos se refieren a datos generados artificialmente que se asemejan a datos del mundo real. Los modelos generativos desempe\u00f1an un papel vital en la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos por varias razones. Son la forma fundamental de crear datos falsos porque pueden copiar los modelos estad\u00edsticos y las caracter\u00edsticas de los datos reales.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed hay algunas de las principales razones por las que es importante utilizar modelos generativos para generar datos sint\u00e9ticos:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Privacidad y protecci\u00f3n de datos:<\/strong> Los modelos generativos permiten crear conjuntos de datos sint\u00e9ticos sin informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal o datos sensibles. Esto hace que los conjuntos de datos sean adecuados para la investigaci\u00f3n y el desarrollo mientras se protege la privacidad del usuario.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aumento de datos<\/strong>: Puedes utilizar modelos generativos para generar nuevos datos de entrenamiento y aumentar conjuntos de datos del mundo real. Esto es especialmente beneficioso cuando obtener m\u00e1s datos reales es costoso o lleva tiempo.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datos Desbalanceados<\/strong>: Si trabajas con conjuntos de datos desequilibrados en tus proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico, los modelos generativos pueden ayudar proporcionando ejemplos sint\u00e9ticos de clases subrepresentadas. Esto mejorar\u00e1 el rendimiento y la equidad de tus modelos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Anonimizaci\u00f3n<\/strong>: Los modelos generativos pueden ser tu opci\u00f3n para la anonimizaci\u00f3n de datos. Reemplazan la informaci\u00f3n sensible con valores sint\u00e9ticos pero estad\u00edsticamente equivalentes. Esto permitir\u00e1 intercambiar datos para la investigaci\u00f3n o el cumplimiento sin revelar informaci\u00f3n confidencial.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pruebas y depuraci\u00f3<\/strong>n: Los modelos generativos pueden generar datos sint\u00e9ticos para probar y solucionar problemas en sistemas de software. Puedes utilizar estos datos sin exponer datos reales a posibles peligros o vulnerabilidades.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Disponibilidad y accesibilidad de datos<\/strong>: Los modelos generativos acuden al rescate cuando el acceso a datos reales est\u00e1 restringido o limitado por diversas razones. Te permiten trabajar con representaciones de datos en tu investigaci\u00f3n o aplicaciones.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de modelos generativos<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos son herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico que se pueden utilizar para crear nuevas muestras de datos que se asemejan a tu conjunto de datos. Son \u00fatiles para diversas aplicaciones, como la generaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto o la mejora de tu conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora, exploremos tres tipos de modelos generativos profundos adecuados para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">01. Redes Generativas Adversarias (GANs)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Las Redes Generativas Adversarias (GANs) son una fuerte clase de modelos generativos. Est\u00e1n compuestas por dos redes neuronales: un generador y un discriminador.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Generador:<\/strong> El generador crea muestras de datos sint\u00e9ticos que se asemejan de cerca a los datos reales. Produce muestras de datos utilizando ruido aleatorio como entrada. Inicialmente, su salida es in\u00fatil e impredecible. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Discriminador<\/strong>: El discriminador distingue entre datos reales y los generados por el generador. Se utiliza un conjunto de muestras reales para entrenarlo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:\u00a0<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Muestras de alta calidad<\/strong>: Las GANs crean muestras de datos realistas y de alta calidad, lo que puede ser esencial en diversas aplicaciones.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Diversidad<\/strong>: Pueden generar una amplia variedad de puntos de datos que se asemejan estrechamente a la distribuci\u00f3n subyacente de los datos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Manejo de la complejidad<\/strong>: Las GANs pueden producir tipos de datos complejos, como fotos, pel\u00edculas y objetos en 3D.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control fino<\/strong>: Las GANs condicionales permiten ejercer un control detallado sobre las propiedades de los datos generados.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Desventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:\u00a0<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Desaf\u00edos de entrenamiento<\/strong>: Las GANs pueden ser dif\u00edciles de entrenar y pueden sufrir problemas como el colapso del modo, en el que se centran en crear un subconjunto estrecho de datos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Complejidad del espacio latente<\/strong>: Debido a que las GANs carecen de un espacio latente claramente interpretable, es m\u00e1s dif\u00edcil modificar los datos generados.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Salidas ruidosa<\/strong>s: En las etapas iniciales de entrenamiento, las muestras generadas pueden contener errores y ruido.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Requisitos computacionales<\/strong>: El entrenamiento de GANs puede ser tecnol\u00f3gica y consume mucho tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">02. Codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Los codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs) son modelos generativos probabil\u00edsticos que se centran en aprender la distribuci\u00f3n de probabilidad subyacente de los datos. Su objetivo es replicar la distribuci\u00f3n de probabilidad subyacente de los datos en el espacio latente.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Codificador:<\/strong> Los VAEs tienen una red codificadora que convierte los datos reales en el espacio latente. Este espacio latente es una representaci\u00f3n organizada y comprimida de los datos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Decodificador<\/strong>: La red decodificadora utiliza los puntos en el espacio latente para generar muestras de datos.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos&nbsp;<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Espacio latente estructurad<\/strong>o: Los VAEs proporcionan un espacio latente organizado e interpretable, que permite un procesamiento y producci\u00f3n de datos sencillos.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Salidas probabil\u00edsticas<\/strong>: Los VAEs crean salidas probabil\u00edsticas, lo que le permite evaluar la incertidumbre en los datos generados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Imputaci\u00f3n de datos<\/strong>: Los VAEs son \u00fatiles para tareas que implican la imputaci\u00f3n de datos, como completar valores faltantes.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Estabilidad<\/strong>: En comparaci\u00f3n con las GANs, los VAEs son m\u00e1s estables durante el entrenamiento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Desventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Salidas difusa<\/strong>s: En comparaci\u00f3n con los datos sint\u00e9ticos generados por GANs, los datos generados por VAEs pueden parecer menos n\u00edtidos y realistas.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Diversidad limitada<\/strong>: Los VAEs pueden tener dificultades para capturar toda la diversidad de conjuntos de datos complicados debido a su diversidad limitada.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenamiento complejo<\/strong>: Debido a la modelizaci\u00f3n probabil\u00edstica, los VAEs requieren un enfoque de entrenamiento m\u00e1s sofisticado.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>No universalmente adecuados<\/strong>: Pueden no ser la elecci\u00f3n ideal para crear tipos de datos espec\u00edficos, como fotograf\u00edas de alta resoluci\u00f3n, porque no son universalmente adecuados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Modelos autorregresivos<\/h3>\n\n\n\n<p>Los modelos autorregresivos son un tipo de modelo generativo especializado en la producci\u00f3n de secuencias y datos estructurados. Estos modelos generan predicciones paso a paso basadas en datos previos. Se utilizan con frecuencia para generar secuencias de datos, como texto, series temporales o audio.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Predicci\u00f3n secuencial<\/strong>: Los modelos autorregresivos generan datos de manera secuencial, con cada paso prediciendo el siguiente elemento en la serie. En la creaci\u00f3n de texto, el modelo predice la siguiente palabra en funci\u00f3n de las palabras que la preceden.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelado de dependencia<\/strong>s: Estos modelos capturan dependencias entre elementos de la secuencia, lo que los hace \u00fatiles para datos con una estructura temporal o secuencial clara.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h4>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Generaci\u00f3n de datos secuenciales<\/strong>: Los modelos autorregresivos se desempe\u00f1an bien en la generaci\u00f3n de datos secuenciales. Sobresalen en la producci\u00f3n de texto, donde cada palabra se predice a partir de las anteriores.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Proceso Interpretable<\/strong>: La autorregresi\u00f3n es altamente interpretable. Puedes ver claramente c\u00f3mo se deriva cada punto de datos a partir de los datos anteriores.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Modelado de lenguaje de \u00faltima generaci\u00f3n: Los modelos autorregresivos basados en transformadores, como GPT-3 y GPT-4, tienen un buen desempe\u00f1o en la comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de lenguaje natural.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n condicional<\/strong>: Estos modelos pueden generar discurso y recomendar contenido en funci\u00f3n de ciertas entradas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Desventajas para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Paralelizaci\u00f3n Ineficiente<\/strong>: Los modelos autorregresivos son secuenciales, lo que ralentiza la generaci\u00f3n.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contexto Limitado<\/strong>: Cada punto de datos se genera a partir de una ventana fija de datos anteriores, lo que puede resultar en la p\u00e9rdida de dependencias a largo plazo.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Limitaciones en la longitud de los datos<\/strong>: La desaparici\u00f3n de gradientes y los l\u00edmites de c\u00f3mputo dificultan la generaci\u00f3n de secuencias largas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dependencias de los datos de entrenamiento<\/strong>: Los modelos autorregresivos requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento para generalizar, lo que puede no estar disponible en contextos especializados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Redes generativas adversarias (GANs) para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/h2>\n\n\n\n<p>Las redes generativas adversarias (GANs) son una t\u00e9cnica s\u00f3lida para generar datos sint\u00e9ticos. Est\u00e1n compuestas por dos redes neuronales: un generador y un discriminador que compiten para producir datos sint\u00e9ticos de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Las GANs est\u00e1n demostrando un \u00e9xito notable en diversas disciplinas, como la s\u00edntesis de im\u00e1genes, la generaci\u00f3n de texto y otros. En el contexto de la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos, las GAN ofrecen capacidades \u00fanicas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo funcionan las GAN para la generaci\u00f3n de datos?&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Como ya se sabe, dos redes neuronales colaboran en este modelo para generar datos fabricados pero potencialmente v\u00e1lidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Una de estas redes neuronales es un generador que crea puntos de datos sint\u00e9ticos. Por otro lado, un discriminador es una red neuronal que funciona como juez y aprende a distinguir entre muestras falsas creadas y muestras reales.<\/p>\n\n\n\n<p>El proceso involucra los siguientes pasos:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Paso 1<\/strong>: El generador genera datos artificiales y los transmite al discriminador.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Paso 2<\/strong>: El discriminador eval\u00faa datos sint\u00e9ticos y reales para clasificarlos con precisi\u00f3n. Informa al generador sobre la calidad de los datos creados.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Paso 3<\/strong>: El generador modifica sus par\u00e1metros para generar datos m\u00e1s convincentes y enga\u00f1ar al discriminador.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ejemplos de datos sint\u00e9ticos generados por GANs.&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Existen m\u00faltiples ejemplos de datos sint\u00e9ticos generados por GANs en diversas \u00e1reas:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>S\u00edntesis de Im\u00e1genes:<\/strong> Las GANs pueden producir representaciones reales de rostros, animales y objetos. Puedes utilizar el enfoque de Red Generativa Adversaria (GANs) para crear gr\u00e1ficos incre\u00edblemente detallados y convincentes.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>S\u00edntesis de Texto a Imagen<\/strong>: Las GANs pueden producir im\u00e1genes realistas basadas en descripciones textuales. Pueden generar im\u00e1genes comparables en respuesta a una indicaci\u00f3n textual, lo que tiene diferentes usos en dise\u00f1o visual y producci\u00f3n de contenido.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n de Art<\/strong>e: Las GANs han demostrado la capacidad de generar obras de arte \u00fanicas y originales a partir de descripciones textuales, lo que muestra el potencial creativo de las GANs.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Im\u00e1genes M\u00e9dicas<\/strong>: Las GANs pueden crear im\u00e1genes m\u00e9dicas sint\u00e9ticas para la identificaci\u00f3n de enfermedades y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs) para datos sint\u00e9ticos&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs) tienen una s\u00f3lida reputaci\u00f3n en los campos del aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial cuando se trata de generar datos sint\u00e9ticos. Los VAEs son herramientas \u00fatiles para crear conjuntos de datos sint\u00e9ticos porque aportan una perspectiva probabil\u00edstica al conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo funcionan los VAE para la generaci\u00f3n de datos?&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>As\u00ed es c\u00f3mo los codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs) funcionan para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Codificaci\u00f3n probabil\u00edstica<\/strong>: Los VAEs comienzan codificando los datos de entrada en un espacio latente de menor dimensi\u00f3n con un giro probabil\u00edstico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Muestreo del espacio latente<\/strong>: Los VAEs muestrean puntos aleatoriamente de esta distribuci\u00f3n de espacio latente. Agrega incertidumbre al proceso de generaci\u00f3n.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Decodificaci\u00f3n y reconstrucci\u00f3n<\/strong>: Luego, la red generativa decodifica los puntos muestreados para producir muestras de datos sint\u00e9ticos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ejemplos de datos sint\u00e9ticos generados por VAEs.&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Ahora, exploraremos algunas aplicaciones pr\u00e1cticas de datos sint\u00e9ticos generados por VAEs:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Generaci\u00f3n de Im\u00e1genes:<\/strong> Los VAEs pueden generar im\u00e1genes sint\u00e9ticas en el \u00e1rea de visi\u00f3n por computadora. Cuando entrenas un VAE con un conjunto de datos de rostros humanos, puedes esperar que cree nuevas im\u00e1genes de rostros con diversas caracter\u00edsticas, como expresiones distintas, cortes de cabello y edades.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n de escritura a mano<\/strong>: Los VAEs se pueden utilizar para crear ejemplos de escritura a mano sint\u00e9ticos. Si le muestras algunos ejemplos de letras escritas a mano, crear\u00e1s nuevos textos manuscritos que se asemejan a estilos de escritura humana de diversas maneras.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n molecular<\/strong>: Los VAEs se convierten en magos moleculares en el desarrollo de medicamentos y disciplinas de qu\u00edmica. Pueden crear estructuras moleculares completamente nuevas con las caracter\u00edsticas necesarias, lo que permite a los cient\u00edficos explorar el espacio qu\u00edmico y descubrir nuevas sustancias.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desaf\u00edos de los modelos generativos&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos son potentes y diversos, pero tienen desaf\u00edos y limitaciones. Aqu\u00ed se presentan algunos de los principales desaf\u00edos relacionados con ellos:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Colapso de modo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Trabajar con las Redes Generativas Adversarias (GANs) puede provocar un colapso de modo. Sucede cuando su generador produce solo algunas muestras y pasa por alto toda la diversidad de sus datos de entrenamiento. Los datos que genera pueden ser repetitivos y perder algunos detalles.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Inestabilidad del entrenamiento&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al entrenar modelos generativos, especialmente GANs, puedes enfrentar inestabilidad en el entrenamiento. Las redes del generador y el discriminador pueden ser dif\u00edciles de equilibrar y, a veces, el proceso de entrenamiento puede no combinarse siempre como se esperaba.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Calidad de la salida&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Las salidas de los modelos generativos no son necesariamente correctas ni libres de errores. Esto podr\u00eda deberse a varios factores, incluida la falta de datos, un entrenamiento insuficiente o un modelo excesivamente sofisticado.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Prejuicio y equidad&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al usar modelos generativos, debes ser consciente del sesgo en tus datos. Estos modelos pueden recibir sesgos de los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en resultados injustos o sesgados.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Recursos computacionales&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos a menudo requieren datos y potencia de c\u00f3mputo. Puede ser costoso en t\u00e9rminos de c\u00f3mputo entrenarlos y desplegarlos. Modelos m\u00e1s grandes requieren una potencia inform\u00e1tica significativa, lo que podr\u00eda ser un desaf\u00edo si tiene recursos inform\u00e1ticos limitados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelos generativos vs. modelos discriminativos&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Existen dos formas principales de crear datos sint\u00e9ticos: el modelo generativo y el modelo discriminativo. Tienen m\u00faltiples prop\u00f3sitos y caracter\u00edsticas en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos est\u00e1n destinados a aprender c\u00f3mo se produce un conjunto de datos, mientras que los modelos discriminativos se centran en diferenciar entre clases o realizar predicciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed se presentan las diferencias entre los modelos generativos y discriminativos en la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n  <table>\n    <tbody>\n      <tr>\n        <td><strong>Aspectos<\/strong><\/td>\n        <td><strong>Modelos Generativos<\/strong><\/td>\n        <td><strong>Modelos Discriminativos<\/strong><\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Objetivo<\/td>\n        <td>Crear datos siguiendo una distribuci\u00f3n aprendida<\/td>\n        <td>Clasificar datos o hacer predicciones<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Creaci\u00f3n de datos<\/td>\n        <td>Generar completamente nuevos puntos de datos<\/td>\n        <td>Clasificar datos existentes en categor\u00edas<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Casos de uso<\/td>\n        <td>Aumento de datos, generaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto, detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/td>\n        <td>Clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, an\u00e1lisis de sentimientos, detecci\u00f3n de objetos<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Entrenamiento<\/td>\n        <td>Aprendizaje no supervisado con datos no etiquetados<\/td>\n        <td>Aprendizaje supervisado con datos etiquetados<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Capacidad de generaci\u00f3n de datos<\/td>\n        <td>Genera nuevos puntos de datos<\/td>\n        <td>No genera nuevos datos<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <td>Ejemplos<\/td>\n        <td>GANs, VAEs<\/td>\n        <td>CNNs, RNNs<\/td>\n      <\/tr>\n    <\/tbody>\n  <\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos generativos son los arquitectos de los datos artificiales, lo que introduce una nueva era de posibilidades en el mundo impulsado por datos. Su importancia en el aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado no puede ser exagerada, ya que proporcionan informaci\u00f3n sobre procesos complicados. Esto nos permitir\u00e1 generar predicciones y probabilidades basadas en nuestros datos de modelo.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/research-suite\/\">QuestionPro Research Suite<\/a> es una plataforma de encuestas e investigaci\u00f3n para recopilar, analizar y gestionar datos de encuestas. Los investigadores y cient\u00edficos de datos pueden mejorar la calidad de los datos utilizados en modelos generativos y obtener informaci\u00f3n significativa de las respuestas a encuestas utilizando las capacidades de QuestionPro.<\/p>\n\n\n\n<br>\n\n   <a href=\"https:\/\/agendardemo2.questionpro.com\/?custom1=modelos-generativos\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        <button>Agendar demostraci\u00f3n<\/button>\n    <\/a>\n\n<br>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los modelos generativos son m\u00e1s que solo algoritmos; son los arquitectos de datos artificiales, lo que abre puertas a infinitas [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":820458,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[173],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.4 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Modelos generativos: Tipos y rol en generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Explora el papel de los modelos generativos en la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos: GANs, VAEs y m\u00e1s. 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