Cos'è Ground Truth nell'IA?
I dati di riferimento corretti e accurati usati per addestrare e validare modelli IA.
Definizione
Ground Truth sono i dati di riferimento corretti e accurati usati per addestrare, testare e validare modelli IA, rappresentando la "verità" contro cui vengono misurate le prestazioni del modello.
Scopo
Il Ground Truth fornisce lo standard oggettivo necessario per l'apprendimento supervisionato e la valutazione dei modelli, garantendo che l'IA impari dai dati corretti e affidabili.
Funzione
Il Ground Truth funziona fornendo etichette o risposte definitive che i modelli usano per apprendere pattern corretti e contro cui vengono confrontate le loro previsioni durante la valutazione.
Esempio
In un sistema di riconoscimento immagini mediche, il Ground Truth sono le diagnosi confermate da radiologi esperti, usate per addestrare l'IA a identificare correttamente le patologie.
Correlato
Il Ground Truth è essenziale per Benchmark, processi di Valutazione e Quality Assurance nei sistemi IA, determinando l'affidabilità dei risultati.
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