I data engineer si trovano di fronte a un paradosso: costruire modelli di intelligenza artificiale efficaci richiede una grande quantità di dati, ma l’accesso ai dati reali è sempre più limitato da vincoli legati alla privacy, alla sicurezza e alla normativa.
analisi
Dati sintetici vs. dati reali: cosa scegliere per l’analisi predittiva?
Attraverso tecniche come GAN e autoencoder variazionali, è possibile generare dati realistici e controllati, utili per addestrare modelli, testare scenari critici e rispettare le normative. Ma attenzione: i dati sintetici non sono una scorciatoia e richiedono governance e validazione rigorosa
Pubblicato il 27 ago 2025
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