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I dati sintetici si riferiscono a informazioni generate artificialmente che imitano i dati del mondo reale. Vengono creati utilizzando algoritmi e simulazioni al computer per servire come sostituto o integrazione dei dati reali. Nell'IA, i dati sintetici sono fondamentali per l'addestramento, il test e la validazione dei modelli di machine learning.
La spiegabilità dell’AI si riferisce alla capacità di comprendere e interpretare le decisioni e le previsioni fatte dai sistemi di intelligenza artificiale. Man mano che i modelli di AI diventano più complessi, la spiegabilità garantisce trasparenza, fiducia, conformità normativa, riduzione dei bias e ottimizzazione dei modelli tramite tecniche come LIME e SHAP.
