I synthetic data, o dati sintetici, rappresentano la risposta più efficace al paradosso che caratterizza l’evoluzione degli scenari AI attuali.
Il lato oscuro delle applicazioni di Intelligenza Artificiale, nate per distillare e “monetizzare” tutto il valore di cui sono letteralmente intrisi i (moltissimi) dati che si generano quotidianamente in azienda, è che i modelli matematici su cui si fondano richiedono a loro volta un quantitativo enorme di dati per poter essere addestrati a dovere.
Guide e how-to
Come utilizzare i synthetic data in azienda: tecniche per crearli, applicazioni e vantaggi
Non sempre i dati aziendali sono adeguati e disponibili: per questo, vengono oggi generati artificialmente data set che permettono di simulare scenari complessi e testare algoritmi, riducendo i costi operativi e migliorando i processi decisionali senza compromettere la riservatezza degli utenti
Pubblicato il 30 ott 2024
@RIPRODUZIONE RISERVATA
Annalisa Casali
Giornalista professionista, da oltre trent’anni scrive di innovazione del business in chiave digitale ma senza tradire il suo “primo amore”, il marketing. Curiosa per natura, cerca di spiegare le tecnologie e i tech trend con un linguaggio semplice.
Continua a leggere questo articolo
Nuove frontiere dell'AI
-
La Competitor Analysis B2B deve mappare i vuoti narrativi dei media
27 Lug 2026 -
Il caso OpenAI-Hugging Face: come si mette un limite a un agente che di mestiere i limiti li deve superare?
23 Lug 2026 -
AI nell’advertising: dal marketing autonomo alla GEO, la svolta studiata da PoliMi
17 Lug 2026 -
L’AI cambia il modo in cui scegliamo cosa guardare. E non c’entrano gli effetti speciali
01 Lug 2026 -
AI e purpose: perché l’innovazione ha bisogno di senso
30 Giu 2026
