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Il collasso del modello è un fenomeno nell'intelligenza artificiale in cui un modello addestrato si degrada nel tempo, specialmente quando si affida a dati sintetici o generati dall'IA. Questo porta a una riduzione della diversità degli output, risposte sicure e una minore capacità di produrre contenuti creativi o originali.
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 scarsità di dati si riferisce alla quantità insufficiente di dati per addestrare modelli di machine learning o per un'analisi completa, ostacolando lo sviluppo di sistemi AI accurati. Scopri cause, impatti e tecniche per superare la scarsità di dati in AI e automazione.
