Datos aumentados

Los datos aumentados (augmented data en inglés) se refieren a un conjunto de técnicas de procesamiento de datos que permiten aumentar el volumen y la calidad de los datos disponibles para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y otros tipos de análisis de datos.

Los datos aumentados se crean a través de una variedad de técnicas, como la síntesis de datos, la mezcla de datos, la rotación, la traslación, el recorte, la inversión, el aumento de ruido, entre otras. Estas técnicas permiten generar nuevas muestras de datos a partir de las muestras existentes, lo que aumenta la diversidad y la cantidad de datos disponibles para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.

Los datos aumentados son especialmente útiles en situaciones en las que el conjunto de datos original es pequeño o no está lo suficientemente diversificado. También pueden ser útiles en la detección de patrones y características ocultas en los datos que de otra manera no serían visibles.

En el contexto de ventas, los datos aumentados se pueden utilizar para aumentar el volumen y la diversidad de los datos disponibles para el análisis y la predicción de ventas. Por ejemplo, supongamos que una empresa de venta minorista en línea tiene datos limitados sobre el comportamiento de compra de sus clientes en diferentes momentos del año. Para mejorar la precisión de las predicciones de ventas, la empresa puede utilizar técnicas de datos aumentados para generar nuevas observaciones a partir de los datos existentes.