Synthetic Data
Dados sintéticos são informações artificialmente geradas por algoritmos para simular características de dados reais. Eles permitem treinar modelos de IA sem expor informações sensíveis, ampliar datasets pequenos e criar cenários difíceis de capturar na prática. É uma das ferramentas mais úteis quando há pouco dado disponível ou quando privacidade é um requisito crítico.
O que são dados sintéticos
São dados criados do zero por modelos que aprendem o comportamento estatístico do dataset original. O objetivo é reproduzir padrões, distribuições e relações entre variáveis sem revelar nenhuma informação individual real.
Em vez de coletar mais dados do mundo real, você cria uma versão simulada, mas estatisticamente válida.
Como gerar dados sintéticos
1. Regras e simulações
Método mais simples. Você define:
Distribuições estatísticas
Regras matemáticas
Processos conhecidos
Probabilidades e limites
Ideal quando você já entende bem como o fenômeno funciona e consegue modelar seu comportamento.
2. GANs (Generative Adversarial Networks)
Muito usadas para dados complexos como imagens e séries temporais.
Funcionam assim:
Treinam a partir de dados reais
Um modelo tenta gerar dados sintéticos
Outro modelo tenta distinguir o que é real ou falso
O processo evolui até os dados sintéticos ficarem extremamente realistas
3. VAEs (Variational Autoencoders)
Aprendem representações internas do dataset (latent space) e conseguem gerar variações consistentes.
São excelentes para dados numéricos, imagens e padrões contínuos.
4. LLMs
Para dados de texto, LLMs geram:
Parafraseamentos
Variações
Novos exemplos baseados em estrutura e contexto
Dados inteiramente novos mantendo coerência sem copiar o original
5. Data Augmentation
Usado principalmente em visão computacional e áudio.
Consiste em transformar dados reais para criar novos exemplos:
Rotação
Ruído
Recorte
Mudança de luminosidade
Variação de tom ou velocidade
É extremamente útil quando você não quer gerar dados totalmente artificiais, apenas expandir o que já tem.
Quando usar dados sintéticos
1. Pouco dado disponível
Se o dataset é pequeno demais para treinar um bom modelo, dados sintéticos ajudam a aumentar o volume sem comprometer qualidade.
2. Privacidade e segurança
Ideal quando:
Existem restrições legais
Os dados são sensíveis (saúde, finanças, biometria)
O compartilhamento entre equipes é limitado
Você treina modelos poderosos sem acessar dados reais.
3. Balanceamento de classes
Perfeito para cenários onde uma classe representa menos de 5% do dataset.
Gerar dados sintéticos ajuda o modelo a enxergar melhor padrões raros.
4. Testes e validação
Permite criar exemplos extremos ou improváveis para testar:
Robustez
Resiliência
Comportamentos de edge cases
5. Simulação de cenários raros
Excelente para tarefas onde registrar eventos reais é difícil:
Fraudes
Acidentes
Falhas de equipamentos
Ataques cibernéticos
Vantagens de usar dados sintéticos
Nenhum risco de exposição de dados sensíveis
Volume ilimitado e gerado sob demanda
Permite controlar a distribuição dos dados
Reduz custos de coleta e anotação
Acelera pesquisa e desenvolvimento
Riscos e limitações
Mesmo sendo poderosos, dados sintéticos têm desafios claros.
Falta de fidelidade
Os dados podem não capturar toda complexidade, ruído e variações do mundo real, o que limita a generalização.
Amplificação de viés
Se os dados reais iniciais são enviesados, o modelo gerador pode replicar ou até piorar esse viés.
Excesso de confiança
Modelos treinados apenas com dados artificiais tendem a performar mal quando colocados diante de dados reais.