What You Need to Know Before
You Start

Starts 5 June 2025 10:27

Ends 5 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

La ventaja de los datos sintéticos: obtener tanto la privacidad de la IA como la explicabilidad.

Descubra cómo los datos sintéticos revolucionan el desarrollo de la IA al permitir el aprendizaje automático que preserva la privacidad, un acceso a datos simplificado y una mayor explicabilidad, mientras explora técnicas prácticas de implementación.
Data Science Conference via YouTube

Data Science Conference

2463 Cursos


1 hour

Optional upgrade avallable

Not Specified

Progress at your own speed

Free Video

Optional upgrade avallable

Resumen

Descubra cómo los datos sintéticos revolucionan el desarrollo de la IA al permitir el aprendizaje automático que preserva la privacidad, un acceso a datos simplificado y una mayor explicabilidad, mientras explora técnicas prácticas de implementación.

Programa de estudio

  • Introducción a los Datos Sintéticos
  • Definición e importancia
    Casos de uso y aplicaciones
    Comparación con datos del mundo real
  • Aprendizaje Automático que Preserva la Privacidad
  • Comprensión de los desafíos de privacidad de los datos
    El papel de los datos sintéticos en la privacidad
    Técnicas para asegurar la privacidad con datos sintéticos
  • Acceso y Gestión de Datos
  • Optimización del intercambio y accesibilidad de datos
    Superación de la escasez de datos con conjuntos de datos sintéticos
    Mejores prácticas para gestionar repositorios de datos sintéticos
  • Explicabilidad en la IA con Datos Sintéticos
  • Importancia de la explicabilidad en la IA
    Mejora de la interpretabilidad del modelo usando datos sintéticos
    Estudios de caso que destacan una mejor explicabilidad
  • Técnicas para Generar Datos Sintéticos
  • Resumen de modelos generativos (GANs, VAEs, etc.)
    Implementación práctica de la generación de datos sintéticos
    Evaluación de la calidad de los datos sintéticos
  • Consideraciones Éticas y Desafíos
  • Abordar sesgos en datos sintéticos
    Asegurar el uso ético de los datos sintéticos en la IA
    Navegar por paisajes regulatorios y de cumplimiento
  • Herramientas y Plataformas para Datos Sintéticos
  • Revisión de herramientas populares de datos sintéticos
    Criterios para elegir la plataforma adecuada
    Demostración práctica de herramientas
  • Proyectos de Implementación Práctica
  • Diseño de un conjunto de datos sintético para un estudio de caso
    Implementación de modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad
    Mejora de la explicabilidad del modelo con datos sintéticos
  • Tendencias Futuras y Conclusión
  • Tendencias emergentes en datos sintéticos para IA
    El futuro de los datos sintéticos en el desarrollo de la IA
    Resumen y conclusiones clave

Asignaturas

Ciencia de Datos