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Proyectos de IAs orientado a la generación de datos sintéticos

Introducción

Para realizar un proyecto de inteligencia artificial existen algunos puntos claves a tener en cuenta, por su naturaleza, siempre coinciden, una parte de investigación, una parte en la que montamos un entorno de desarrollo para nuestros modelos, otra parte de pre procesado de la información a utilizar, ajustes de los modelos para garantizar que sean capaces de tratar el conjunto de datos del que partimos y nos devuelva la información que nos sea útil basándose en el problema planteado, validación de la información arrojada, puesta en producción de la tecnología desarrollada y como no, la gran olvidada documentación de todo el proceso.
 
En este artículo, haremos una breve introducción a alguno de los puntos que hemos planteado, con el objetivo de ponernos en contexto y que sirva de punto de partida a todo aquel que desee adentrarse en este mundo.
 
En primer lugar, hablamos de la investigación, ¿qué se entiende por investigación? Podríamos definirlo como, un proceso sistemático y riguroso que busca descubrir nuevos conocimientos o validar los existentes, mediante la recolección, análisis e interpretación de datos. Es por ello, que es una parte fundamental en cualquier tipo de proyecto, una fase de investigación, que puede alargarse a medida que se va avanzando en los hitos propuestos y que, en muchas ocasiones, permanece integrado en todo el proyecto completo, desde su inicio, hasta su fin.
 

Nos adentraremos en el mundo de la generación de datos sintéticos, es común el uso de Deep Learning para su implementación según el contexto del problema. Los más frecuentes son los Modelos Generativos y AutoEncoders, tales como, las Variational AutoEncoders (VAE) o las Redes Generativas Adversarias (GAN), un tema muy a la vanguardia por el impacto generado por la compañía OpenAI y el lanzamiento de su herramienta ChatGPT al público.

En nuestro caso, nos limitaremos a un tipo concreto de redes, las VAE y las GAN

Las Redes Generativas Adversarias (GAN) son una arquitectura de redes neuronales que se utilizan para generar datos sintéticos que sean indistinguibles de los datos reales. A diferencia de los VAE (Variational Autoencoders), las GAN se enfocan en la generación de datos y no en la modelización de la distribución subyacente de los datos.
 
Las GAN tienen un alto coste computacional y requieren un mayor tiempo de entrenamiento en comparación con otras arquitecturas de redes neuronales, como los VAE. El proceso de entrenamiento se basa en la minimización de una función de pérdida específica que mide la capacidad del discriminador para distinguir entre los datos reales y los datos que proporciona el generador. A medida que se entrena la red, el generador aprende a producir datos que sean cada vez más indistinguibles de los datos reales.
 
Las GAN son utilizadas para problemas de aprendizaje no supervisado, ya que no requieren datos etiquetados para el entrenamiento. Los resultados generados por las GAN suelen ser muy realistas y de alta calidad, aunque la convergencia no es estable, sino puntual. Esto significa que las GAN pueden producir resultados sorprendentes en algunos casos, pero también pueden fallar estrepitosamente en otros.
 
En su aplicación a imágenes, las GAN producen imágenes muy definidas y realistas, y han sido utilizadas con éxito en una variedad de aplicaciones, como la síntesis de imágenes de caras humanas y la generación de paisajes urbanos. A pesar de sus limitaciones, las GAN son una herramienta poderosa para la generación de datos sintéticos de alta calidad y han demostrado ser útiles en una variedad de campos de investigación y aplicaciones prácticas.
VAE y GAN tienen enfoques diferentes para la generación de datos sintéticos y utilizan funciones de pérdida y procesos de aprendizaje diferentes. Aunque ambas arquitecturas son útiles en la generación de datos sintéticos, su elección depende del tipo de problema y de los requisitos específicos de cada aplicación.
 
La principal diferencia entre VAE y GAN es su enfoque. Mientras que VAE se enfoca en la modelización de la distribución subyacente de los datos, GAN se enfoca en la generación de datos que sean indistinguibles de los datos reales. También encontramos que la función de pérdida utilizada en VAE se basa en la minimización de la diferencia entre los datos de entrada y los datos generados, mientras que en GAN se basa en la capacidad del discriminador para distinguir entre los datos reales y los datos generados, basandose en la competición entre el generador y el discriminador. Respecto a la calidad de los datos generados, los datos generados por modelos VAE suelen ser más suaves y difusos, mientras que los datos generados por GAN suelen ser más definidos y realistas.
 
Otro punto muy importante dentro del desarrollo de un proyecto de inteligencia artificial, es el entorno de desarrollo, para ello, no puede faltar que hablemos sobre python, un lenguaje de programación que se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, gracias a su facilidad de uso, flexibilidad, siendo un lenguaje de programación flexible y adaptable, lo que permite su uso en una amplia variedad de aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural o el uso en visión por computador; y la gran cantidad de librerías para el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning, como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, entre otras; y herramientas disponibles para el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.

Llegan los Dockers para solucionar problemas​

Una de las partes más importantes en el desarrollo de software, viene dado por la necesidad de instalar todos los componentes necesarios en el equipo designado para del proyecto, las innumerables aplicaciones o dependencias, compiladores, etc. que se precisan para que el desarrollo se pueda realizar de manera correcta y sin fallos, supone siempre un reto. Es por ello, que cuando se desea migrar o se desea trasladar el proyecto de un equipo a otro, siempre ha ocasionado quebraderos de cabeza. Para solucionar este problema, nace Dockers, una tecnología que permite a los desarrolladores crear, desplegar y ejecutar aplicaciones en cualquier entorno, sin preocuparse por las dependencias o configuraciones específicas del sistema, simplificando el proceso de desarrollo, pruebas y despliegue de las aplicaciones, al permitir la creación de entornos aislados y portables que contienen todas las dependencias y configuraciones necesarias para ejecutar la aplicación correctamente, facilitando además, el trabajo en equipo al estandarizar el ambiente de desarrollo y eliminando la necesidad de configurar manualmente cada equipo.

Y ya por último, la documentación del proyecto, la gran olvidada de siempre. La principal importancia de documentar un proyecto, es que es esencial para garantizar la calidad y la sostenibilidad a largo plazo de cualquier desarrollo de software, sin ello, no se podría conocer posibles soluciones a problemas o mantenimientos que sean precisos, entre otros, aunque el principal objetivo es poder permitir a los desarrolladores, usuarios y otras partes interesadas, comprender el software, su funcionamiento y su evolución a lo largo del tiempo.

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