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A la hora de implementar modelos de aprendizaje automático, la escasez de datos de alta calidad plantea un reto habitual, sobre todo en entornos industriales, que a menudo conduce a la cancelación de proyectos. Aumentar la calidad o la cantidad de los datos disponibles suele ser costoso o difícil de conseguir. Una estrategia para lograrlo es la modelización basada en agentes, que ofrece un enfoque alternativo y prometedor para abordar este problema. Esta metodología permite simular sistemas complejos y generar conjuntos de datos artificiales de forma segura y asequible. Imagine la posibilidad de generar datos realistas para alimentar sus modelos de aprendizaje automático, sin las dificultades asociadas a la recopilación de datos del mundo real. El modelado basado en agentes ofrece este potencial, emergiendo como una valiosa herramienta para superar los obstáculos en el desarrollo de proyectos de aprendizaje automático.