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Dati sintetici

Synthetic Data

I dati sintetici sono dati generati artificialmente, spesso da altri modelli AI, invece che raccolti dal mondo reale. Riproducono le proprietà statistiche dei dati veri senza contenerne i record: un dataset sintetico di cartelle cliniche "somiglia" a quello reale ma non descrive nessun paziente esistente.

Definizione

Gli usi principali: addestrare modelli quando i dati reali sono scarsi, costosi o sensibili (sanità, finanza), testare sistemi senza esporre dati personali (una via concreta al privacy by design), bilanciare dataset squilibrati e generare esempi per il fine-tuning. I laboratori AI usano massicciamente dati sintetici per addestrare i modelli più recenti.

I rischi da conoscere: dati sintetici di bassa qualità trasmettono i difetti del generatore, i bias possono essere ereditati o amplificati, e l'addestramento ricorsivo su output di altri modelli può degradare la qualità (il fenomeno detto "model collapse"). La validazione contro dati reali resta indispensabile.

Termini correlati

• Dati di addestramento (Training Data)
• Privacy by Design
• Fine-tuning
• Bias (nei sistemi AI)
• Machine Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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