¿Alguna vez has pensado en generar un humano de 10 metros o a alguien que haya vivido 500 años? Suena absurdo, ¿verdad? Sin embargo, esto es exactamente lo que sucede al construir conjuntos de datos sintéticos sin restricciones adecuadas.

Aquí está la trampa: si no estableces límites realistas para los rangos de tus datos, terminas definiéndolos de manera demasiado amplia. ¿El resultado? Tu conjunto de entrenamiento se inunda de datos basura—casos límite que nunca podrían existir en el mundo real.

Luego, introduces todo este ruido en tu modelo de IA. Resultado: recursos computacionales desperdiciados, ciclos de entrenamiento más largos y un modelo que aprende patrones de ejemplos inválidos en lugar de datos significativos. Es como enseñar a alguien a conducir usando manuales de instrucciones mezclados de autos y aviones.

¿La lección? Cuando generes datos sintéticos para entrenar modelos, las restricciones estrictas basadas en la realidad no solo son útiles—son críticas. Define primero lo que realmente es posible. Todo lo demás es solo basura.