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Dados sintéticos referem-se a informações geradas artificialmente que imitam dados do mundo real. Eles são criados usando algoritmos e simulações computacionais para servir como substitutos ou complementos aos dados reais. Na IA, os dados sintéticos são essenciais para treinar, testar e validar modelos de aprendizado de máquina.
A Explicabilidade em IA refere-se à capacidade de compreender e interpretar as decisões e previsões feitas por sistemas de inteligência artificial. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, a explicabilidade garante transparência, confiança, conformidade regulatória, mitigação de vieses e otimização de modelos por meio de técnicas como LIME e SHAP.
