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Generación Práctica de Datos Sintéticos

by Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff

October 2024

Intermediate to advanced

166 pages

4h 57m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Convenciones utilizadas en este libroAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
Definición de datos sintéticosSíntesis a partir de datos realesSíntesis sin datos realesSíntesis y utilidadLas ventajas de los datos sintéticosAcceso eficaz a los datosPermitir mejores análisisDatos sintéticos como proxyAprender a confiar en los datos sintéticosCasos prácticos de datos sintéticosFabricación y distribuciónSanidadServicios financierosTransporteResumen
Cuándo sintetizarEspectro de identificabilidadCompromisos en la selección de PET para permitir el acceso a los datosCriterios de decisiónPET consideradasMarco de decisiónEjemplos de aplicación del marco de decisiónProyectos de síntesis de datosPasos de la síntesis de datosPreparación de datosEl proceso de síntesis de datosGestión del Programa de SíntesisResumen
Datos de encuadreCómo se distribuyen los datosAjustar distribuciones a datos realesGenerar datos sintéticos a partir de una distribuciónMedir la adecuación de los datos sintéticos a una distribuciónEl dilema del sobreajusteUn poco de escarda ligeraResumen
Marco de Utilidad de Datos Sintéticos: Replicación del AnálisisMarco de Utilidad de Datos Sintéticos: Métricas de UtilidadComparación de distribuciones univariantesComparación de estadísticas bivariantesComparación de modelos de predicción multivarianteDistinguibilidadResumen
Generar datos sintéticos a partir de la teoríaMuestreo de una distribución normal multivarianteInducir Correlaciones con Distribuciones Marginales EspecificadasCópulas con distribuciones marginales conocidasGenerar datos sintéticos realistasAjustar datos reales a distribuciones conocidasUtilizar el aprendizaje automático para ajustar las distribucionesDatos sintéticos híbridosMétodos de aprendizaje automáticoMétodos de aprendizaje profundoSintetizar secuenciasResumen
Tipos de divulgaciónRevelación de identidadAprender algo nuevoDivulgación de atributosRevelación inferencialDivulgación significativa de la identidadDefinir la ganancia de informaciónReunirlo todoPartidos únicosCómo afecta la ley de privacidad a la creación y uso de datos sintéticosCuestiones en el marco del GDPRCuestiones en el marco de la CCPACuestiones en el marco de la HIPAADictamen del Grupo de Trabajo del Artículo 29Resumen
Gestión de la complejidad de los datosPara cada paso de preprocesamiento hay un paso de postprocesamientoTipos de campoLa necesidad de normasNo todos los campos tienen que sintetizarseSintetizar fechasSintetizar la geografíaCampos y tablas de búsquedaDatos que faltan y otras características de los datosSíntesis parcialOrganizar la síntesis de datosCapacidad de cálculoUna caja de herramientas de técnicasSintetizar cohortes frente a conjuntos de datos completosAlimentación continua de datosGarantía de privacidad como certificaciónRealizar estudios de validación para conseguir apoyoPruebas de Intruso Motivado¿Quién es el propietario de los Datos Sintéticos?Conclusiones

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Prefacio

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

El interés por los datos sintéticos ha crecido rápidamente en los últimos años. Este interés se ha visto impulsado por dos tendencias simultáneas. La primera es la demanda de grandes cantidades de datos para entrenar y construir modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AIML). La segunda es el trabajo reciente que ha demostrado métodos eficaces para generar datos sintéticos de alta calidad. Ambos han dado lugar al reconocimiento de que los datos sintéticos pueden resolver algunos problemas difíciles con bastante eficacia, especialmente dentro de la comunidad AIML. Empresas como NVIDIA, IBM y Alphabet, así como organismos como la Oficina del Censo de EE.UU., han adoptado distintos tipos demetodologías de síntesis de datos para apoyar la creación de modelos, el desarrollo de aplicaciones y ladifusión de datos.

Este libro te ofrece una suave introducción a los métodos para lo siguiente: generar datos sintéticos, evaluar los datos que se han sintetizado, comprender las implicaciones de los datos sintéticos para la privacidad e implantar los datos sintéticos en tu organización. Mostramos cómo los datos sintéticos pueden acelerar los proyectos AIML. Algunos de los problemas que pueden abordarse disponiendo de datos sintéticos serían demasiado costosos o peligrosos de resolver utilizando métodos más tradicionales (por ejemplo, el entrenamiento ...