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Colapso de modelo é um fenômeno na inteligência artificial em que um modelo treinado se degrada ao longo do tempo, especialmente quando depende de dados sintéticos ou gerados por IA. Isso leva à redução da diversidade dos resultados, respostas seguras e uma capacidade diminuída de produzir conteúdo criativo ou original.
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.
Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento de sistemas de IA precisos. Descubra causas, impactos e técnicas para superar a escassez de dados em IA e automação.
