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Los datos sintéticos se refieren a información generada artificialmente que imita datos del mundo real. Se crean mediante algoritmos y simulaciones por computadora para servir como sustituto o complemento de los datos reales. En IA, los datos sintéticos son cruciales para entrenar, probar y validar modelos de aprendizaje automático.
La Explicabilidad en IA se refiere a la capacidad de comprender e interpretar las decisiones y predicciones realizadas por los sistemas de inteligencia artificial. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la explicabilidad garantiza la transparencia, la confianza, el cumplimiento normativo, la mitigación de sesgos y la optimización de modelos mediante técnicas como LIME y SHAP.
