Lo que necesitas saber antes de
que comiences

Comienza 24 June 2025 01:09

Termina 24 June 2025

00 Días
00 Horas
00 Minutos
00 Segundos
course image

Aprovechamiento de GANs para Construir Datos Sintéticos

Explora las GAN para la generación de datos sintéticos con el fin de superar la escasez de datos, preservar la privacidad y mejorar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en diversos dominios.
Data Science Festival via YouTube

Data Science Festival

2753 Cursos


17 minutes

Actualización opcional disponible

Not Specified

Progreso a tu propio ritmo

Free Video

Actualización opcional disponible

Resumen

Explora las GAN para la generación de datos sintéticos con el fin de superar la escasez de datos, preservar la privacidad y mejorar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en diversos dominios.

Programa de estudio

  • Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
  • Visión general de la arquitectura de GAN
    El proceso antagónico: Generador vs. Discriminador
    Historia y desarrollo de las GANs
  • Comprensión de la Necesidad de Datos Sintéticos
  • Desafíos de escasez de datos en el aprendizaje automático
    Ventajas de los datos sintéticos en la preservación de la privacidad
    Casos de uso y aplicaciones en distintas industrias
  • Fundamentos de los Modelos GAN
  • Variantes de GANs: DCGAN, CGAN, WGAN, etc.
    Componentes clave y algoritmos
    Métricas de evaluación para los datos generados por GANs
  • Implementación de GANs para la Generación de Datos Sintéticos
  • Herramientas y bibliotecas para el desarrollo de GANs (p. ej., TensorFlow, PyTorch)
    Laboratorio práctico: Construcción de un GAN simple
  • Técnicas Avanzadas de GAN
  • Mejora de la estabilidad y convergencia de GANs
    Técnicas para mejorar la calidad de los datos generados
    GANs semisupervisados y condicionales
  • Casos de Uso y Aplicaciones de Datos Sintéticos
  • Salud: Anonimización de datos de pacientes
    Vehículos autónomos: Aumento de conjuntos de datos de entrenamiento
    Finanzas: Conjuntos de datos transaccionales sintéticos para análisis
  • Evaluación de la Calidad de los Datos Sintéticos
  • Medidas de similitud estadística
    Fidelidad y diversidad de los datos generados
    Métodos prácticos para probar y validar conjuntos de datos sintéticos
  • Abordar Preocupaciones Éticas y de Privacidad
  • Consideraciones éticas en la generación de datos sintéticos
    Asegurar la privacidad con datos sintéticos
    Cuestiones regulatorias y de cumplimiento
  • Tendencias y Desarrollos Futuros en GANs y Datos Sintéticos
  • Arquitecturas emergentes de GAN
    Integración con otras tecnologías de IA y aprendizaje profundo
    Innovaciones y direcciones de investigación futura
  • Proyecto Final
  • Diseño de una solución basada en GAN para desafíos reales de datos
    Presentación y revisión por pares de los resultados del proyecto

Asignaturas

Ciencia de datos