O que significa "Modelo de baixa fidelidade"?

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Um modelo de baixa fidelidade é uma versão simplificada de um sistema complexo usada para fazer previsões ou analisar problemas. Esses modelos são menos detalhados e precisam de menos poder de computação em comparação com os modelos de alta fidelidade, que oferecem resultados mais precisos, mas que consomem mais recursos.

Modelos de baixa fidelidade são úteis quando lidamos com cenários complicados, especialmente quando simulações ou experimentos são caros ou demoram muito. Usando um modelo de baixa fidelidade, os pesquisadores podem testar ideias rapidamente e coletar insights iniciais sem os altos custos que vêm com a modelagem detalhada.

Ao avaliar quão bem um modelo de baixa fidelidade funciona, os pesquisadores podem comparar seus resultados com os obtidos a partir de um modelo de alta fidelidade. Isso ajuda a entender as diferenças e a melhorar suas previsões. Usando os dois tipos de modelos juntos, eles conseguem achar um bom equilíbrio entre velocidade e precisão, facilitando a análise de situações que envolvem eventos raros ou comportamentos complexos.