Synthetic Data
Training or test data generated by a model rather than collected from the real world.
Los datos sintéticos llenan huecos donde los datos reales son escasos, sensibles o caros — casos límite raros, registros restringidos por privacidad, ejemplos balanceados de una clase minoritaria. El riesgo se acumula: un modelo entrenado con su propio tipo de salida puede alejarse de la realidad y amplificar los sesgos existentes en vez de corregirlos.
En la práctica: Generar 5,000 tickets de soporte plausibles para cubrir un escenario del que tienes tres ejemplos reales.
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