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El colapso del modelo es un fenómeno en la inteligencia artificial donde un modelo entrenado se degrada con el tiempo, especialmente cuando depende de datos sintéticos o generados por IA. Esto conduce a una menor diversidad en las salidas, respuestas seguras y una capacidad reducida para producir contenido creativo u original.
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 escasez de datos se refiere a la falta de datos suficientes para entrenar modelos de aprendizaje automático o realizar análisis completos, lo que dificulta el desarrollo de sistemas de IA precisos. Descubre causas, impactos y técnicas para superar la escasez de datos en IA y automatización.
