Google Cloud ha publicado una guía práctica sobre la generación de datos sintéticos con Gretel y BigQuery DataFrames. Esta guía proporciona una inmersión profunda en los aspectos técnicos de la generación de datos sintéticos, centrándose en garantizar la alta calidad de los datos, la protección de la privacidad y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Comienza trabajando con una tabla de registros de pacientes de BigQuery, desidentificando los datos en la Parte 1 y luego generando datos sintéticos para guardarlos de nuevo en BigQuery en la Parte 2. La guía también cubre aspectos importantes como la instalación y configuración de las herramientas Gretel y BigQuery DataFrames, así como el uso de Gretel Transform v2 para desidentificar la información de identificación personal (PII). Además, demuestra cómo utilizar Navigator Fine Tuning (NavFT) de Gretel para generar datos sintéticos de alta calidad y específicos del dominio mediante el ajuste fino de modelos preentrenados en conjuntos de datos. La guía también incluye ejemplos de código y consejos sobre el uso de BigQuery con Gretel. Siguiendo esta guía, los usuarios pueden liberar el poder de los datos sintéticos para mejorar sus flujos de trabajo de ciencia de datos, análisis y desarrollo de IA, al tiempo que garantizan la privacidad y el cumplimiento de los datos.