Navegar por todo o conteúdo na categoria Glossary
Um classificador de IA é um algoritmo de aprendizado de máquina que atribui rótulos de classe a dados de entrada, categorizando informações em classes predefinidas com base em padrões aprendidos a partir de dados históricos. Classificadores são ferramentas fundamentais em IA e ciência de dados, impulsionando a tomada de decisões em diversos setores.
Descubra mais sobre o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic: como ele se compara a outros modelos, seus pontos fortes, fracos e aplicações em áreas como raciocínio, programação e tarefas visuais.
Saiba mais sobre o Claude Haiku, o modelo de IA mais rápido e econômico da Anthropic. Descubra seus principais recursos, casos de uso empresarial e como ele se compara a outros modelos da família Claude 3.
Saiba mais sobre o Claude da Anthropic. Entenda para que serve, os diferentes modelos oferecidos e suas características exclusivas.
Saiba mais sobre o modelo Opus do Claude da Anthropic. Descubra seus pontos fortes e fracos e como ele se compara a outros modelos.
Clearbit é uma poderosa plataforma de ativação de dados que ajuda empresas, especialmente equipes de vendas e marketing, a enriquecer dados de clientes, personalizar esforços de marketing e otimizar estratégias de vendas usando dados B2B abrangentes em tempo real e automação impulsionada por IA.
Colapso de modelo é um fenômeno na inteligência artificial em que um modelo treinado se degrada ao longo do tempo, especialmente quando depende de dados sintéticos ou gerados por IA. Isso leva à redução da diversidade dos resultados, respostas seguras e uma capacidade diminuída de produzir conteúdo criativo ou original.
A Compreensão de Linguagem Natural (NLU) é um subcampo da IA focado em capacitar máquinas a compreender e interpretar a linguagem humana de forma contextual, indo além do processamento básico de texto para reconhecer intenção, semântica e nuances para aplicações como chatbots, análise de sentimento e tradução automática.
A computação cognitiva representa um modelo tecnológico transformador que simula processos de pensamento humano em cenários complexos. Ela integra IA e processamento de sinais para replicar a cognição humana, aprimorando a tomada de decisões ao processar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
A computação neuromórfica é uma abordagem inovadora da engenharia de computadores que modela elementos de hardware e software com base no cérebro humano e no sistema nervoso. Esse campo interdisciplinar, também conhecido como engenharia neuromórfica, reúne ciência da computação, biologia, matemática, engenharia eletrônica e física para criar sistemas e hardware de computador inspirados na biologia.
Obtenha uma visão rápida e simples do que é Computação Quântica. Descubra como ela pode ser utilizada, quais são os desafios e as esperanças para o futuro.
Convergência em IA refere-se ao processo pelo qual modelos de machine learning e deep learning atingem um estado estável através do aprendizado iterativo, garantindo previsões precisas ao minimizar a diferença entre resultados previstos e reais. É fundamental para a eficácia e confiabilidade da IA em diversas aplicações, desde veículos autônomos até cidades inteligentes.
O Microsoft Copilot é um assistente com inteligência artificial que aumenta a produtividade e a eficiência nos aplicativos do Microsoft 365. Baseado no GPT-4 da OpenAI, ele automatiza tarefas, fornece insights em tempo real e se integra perfeitamente a ferramentas como Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams.
Descubra o Copy.ai, uma ferramenta de escrita com IA baseada no GPT-3 da OpenAI, projetada para gerar conteúdos de alta qualidade como blogs, e-mails e textos para web em mais de 25 idiomas. Ideal para profissionais de marketing, criadores de conteúdo e empresas que buscam geração de conteúdo com IA rápida, eficiente e fácil de usar.
Copysmith é um software de criação de conteúdo alimentado por IA, projetado para ajudar profissionais de marketing, criadores de conteúdo e empresas a gerar conteúdo escrito de alta qualidade de forma eficiente. Ele simplifica o processo de criação de conteúdo utilizando inteligência artificial para produzir diversos tipos de conteúdo, incluindo postagens de blog, descrições de produtos, conteúdo para redes sociais e e-mails.
Um Corpus (plural: corpora) em IA refere-se a um grande e estruturado conjunto de textos ou dados de áudio usado para treinar e avaliar modelos de IA. Corpora são essenciais para ensinar sistemas de IA a compreender, interpretar e gerar linguagem humana.
A correspondência aproximada é uma técnica de busca utilizada para encontrar correspondências aproximadas a uma consulta, permitindo variações, erros ou inconsistências nos dados. Comumente aplicada na limpeza de dados, vinculação de registros e recuperação de textos, utiliza algoritmos como distância de Levenshtein e Soundex para identificar entradas semelhantes, mas não idênticas.
A Criação de Conteúdo com IA utiliza inteligência artificial para automatizar e aprimorar a geração, curadoria e personalização de conteúdo digital em texto, imagens e áudio. Explore ferramentas, benefícios e guias passo a passo para fluxos de trabalho de conteúdo otimizados e escaláveis.
CrushOn.AI é uma avançada plataforma de chatbots de IA que oferece conversas dinâmicas e sem filtros com personagens virtuais. Personalize interações, explore cenários criativos e envolva-se em role-play multilíngue com personas geradas por IA para entretenimento, aprendizado e companhia.
O que é um Curioso? Em vendas, um curioso é um potencial cliente que aparenta interesse em um produto ou serviço, mas não tem real intenção ou capacidade de comprar. Aprenda a identificar, gerenciar e minimizar o impacto dos curiosos utilizando estratégias eficazes de vendas e ferramentas de IA.
Uma curva de aprendizagem em inteligência artificial é uma representação gráfica que ilustra a relação entre o desempenho de aprendizagem de um modelo e variáveis como o tamanho do conjunto de dados ou as iterações de treinamento, auxiliando no diagnóstico do equilíbrio viés-variância, na seleção de modelos e na otimização dos processos de treinamento.
Uma Curva Característica de Operação do Receptor (ROC) é uma representação gráfica usada para avaliar o desempenho de um sistema classificador binário à medida que seu limiar de discriminação é alterado. Originadas na teoria de detecção de sinais durante a Segunda Guerra Mundial, as curvas ROC são agora essenciais em aprendizado de máquina, medicina e IA para avaliação de modelos.
Descubra os custos associados ao treinamento e implantação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como GPT-3 e GPT-4, incluindo despesas com computação, energia e hardware, e explore estratégias para gerenciar e reduzir esses custos.
Dados de treinamento referem-se ao conjunto de dados utilizado para instruir algoritmos de IA, permitindo que reconheçam padrões, tomem decisões e prevejam resultados. Esses dados podem incluir textos, números, imagens e vídeos, e devem ser de alta qualidade, diversificados e bem rotulados para um desempenho eficaz do modelo de IA.
Saiba mais sobre dados estruturados e seu uso, veja exemplos e compare com outros tipos de estruturas de dados.
Descubra o que são dados não estruturados e como eles se comparam aos dados estruturados. Aprenda sobre os desafios e ferramentas utilizadas para dados não estruturados.
Dados sintéticos referem-se a informações geradas artificialmente que imitam dados do mundo real. Eles são criados usando algoritmos e simulações computacionais para servir como substitutos ou complementos aos dados reais. Na IA, os dados sintéticos são essenciais para treinar, testar e validar modelos de aprendizado de máquina.
DALL-E é uma série de modelos de texto para imagem desenvolvidos pela OpenAI, usando deep learning para gerar imagens digitais a partir de descrições textuais. Saiba mais sobre sua história, aplicações em arte, marketing, educação e considerações éticas.
Dash é um framework Python de código aberto da Plotly para construir aplicativos de visualização de dados interativos e dashboards, combinando Flask, React.js e Plotly.js para soluções integradas de analytics e inteligência de negócios.
Uma data de corte de conhecimento é o ponto específico no tempo após o qual um modelo de IA não possui mais informações atualizadas. Saiba por que essas datas são importantes, como afetam os modelos de IA e veja as datas de corte para GPT-3.5, Bard, Claude e outros.
Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina na inteligência artificial (IA) que imita o funcionamento do cérebro humano no processamento de dados e criação de padrões para uso na tomada de decisões. Ele é inspirado pela estrutura e função do cérebro, chamadas de redes neurais artificiais. Algoritmos de Deep Learning analisam e interpretam relações complexas de dados, possibilitando tarefas como reconhecimento de fala, classificação de imagens e resolução de problemas complexos com alta precisão.
Deepfakes são uma forma de mídia sintética em que a IA é usada para gerar imagens, vídeos ou gravações de áudio altamente realistas, mas falsas. O termo “deepfake” é um portmanteau de “deep learning” e “fake”, refletindo a dependência da tecnologia em técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
Deriva de modelo, ou decadência de modelo, refere-se à queda no desempenho preditivo de um modelo de machine learning ao longo do tempo devido a mudanças no ambiente do mundo real. Saiba mais sobre os tipos, causas, métodos de detecção e soluções para a deriva de modelo em IA e machine learning.
A Descida do Gradiente é um algoritmo fundamental de otimização amplamente utilizado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo para minimizar funções de custo ou perda, ajustando iterativamente os parâmetros do modelo. É crucial para otimizar modelos como redes neurais e é implementado em formas como Descida do Gradiente em Lote, Estocástica e Mini-Lote.
O Desenvolvimento de Protótipos de IA é o processo iterativo de projetar e criar versões preliminares de sistemas de IA, permitindo experimentação, validação e otimização de recursos antes da produção em larga escala. Descubra principais bibliotecas, abordagens e casos de uso em diversos setores.
A detecção de anomalias é o processo de identificar pontos de dados, eventos ou padrões que se desviam da norma esperada dentro de um conjunto de dados, frequentemente utilizando IA e aprendizado de máquina para detecção automatizada e em tempo real em setores como cibersegurança, finanças e saúde.
A detecção de anomalias em imagens identifica padrões que desviam do normal, sendo crucial para aplicações como inspeção industrial e imagens médicas. Saiba mais sobre métodos não supervisionados e fracamente supervisionados, integração de IA e casos de uso reais.
A detecção de idioma em grandes modelos de linguagem (LLMs) é o processo pelo qual esses modelos identificam o idioma do texto de entrada, permitindo o processamento preciso para aplicações multilíngues como chatbots, tradução e moderação de conteúdo.
Discriminação em IA refere-se ao tratamento injusto ou desigual de indivíduos ou grupos com base em características protegidas, como raça, gênero, idade ou deficiência. Isso frequentemente resulta de vieses incorporados nos sistemas de IA durante a coleta de dados, desenvolvimento de algoritmos ou implantação, podendo impactar significativamente a igualdade social e econômica.
A Distância de Incepção de Fréchet (FID) é uma métrica usada para avaliar a qualidade de imagens produzidas por modelos generativos, especialmente GANs. O FID compara a distribuição de imagens geradas com imagens reais, fornecendo uma medida mais holística da qualidade e diversidade das imagens.
DL4J, ou DeepLearning4J, é uma biblioteca de aprendizado profundo distribuído e de código aberto para a Máquina Virtual Java (JVM). Parte do ecossistema Eclipse, permite o desenvolvimento e a implantação escaláveis de modelos de aprendizado profundo usando Java, Scala e outras linguagens da JVM.
Dropout é uma técnica de regularização em IA, especialmente em redes neurais, que combate o overfitting desativando aleatoriamente neurônios durante o treinamento, promovendo o aprendizado de características robustas e melhor generalização para novos dados.
A edição de texto é o processo de revisar e corrigir material escrito para melhorar sua precisão, legibilidade e coerência. Envolve a verificação de erros gramaticais, ortográficos, problemas de pontuação e assegura a consistência de estilo e tom ao longo do documento. Ferramentas de IA como o Grammarly auxiliam em verificações rotineiras, mas o julgamento humano continua essencial.
Embeddings de palavras são representações sofisticadas de palavras em um espaço vetorial contínuo, capturando relações semânticas e sintáticas para tarefas avançadas de PLN, como classificação de texto, tradução automática e análise de sentimento.
Emergência em IA refere-se a padrões e comportamentos sofisticados, de todo o sistema, que não foram explicitamente programados, surgindo das interações entre os componentes do sistema. Esses comportamentos emergentes apresentam desafios de previsibilidade e ética, exigindo salvaguardas e diretrizes para gerenciar seu impacto.
A engenharia de prompt é a prática de projetar e refinar entradas para modelos de IA generativa a fim de produzir resultados ideais. Isso envolve criar prompts precisos e eficazes que guiam a IA a gerar textos, imagens ou outros tipos de conteúdo que atendam a requisitos específicos.
A engenharia do conhecimento em IA é o processo de construção de sistemas inteligentes que utilizam conhecimento para resolver problemas complexos, imitando a expertise humana em áreas como diagnóstico médico, análise financeira e resolução técnica de problemas.
Descubra como a Engenharia e Extração de Atributos aprimoram o desempenho de modelos de IA ao transformar dados brutos em insights valiosos. Conheça técnicas essenciais como criação de atributos, transformação, PCA e autoencoders para melhorar a precisão e eficiência em modelos de ML.
A entropia cruzada é um conceito fundamental tanto na teoria da informação quanto no aprendizado de máquina, servindo como uma métrica para medir a divergência entre duas distribuições de probabilidade. No aprendizado de máquina, é utilizada como uma função de perda para quantificar discrepâncias entre saídas previstas e rótulos verdadeiros, otimizando o desempenho do modelo, especialmente em tarefas de classificação.
O Erro Absoluto Médio (MAE) é uma métrica fundamental em aprendizado de máquina para avaliação de modelos de regressão. Ele mede a magnitude média dos erros nas previsões, fornecendo uma maneira simples e interpretável de avaliar a precisão do modelo sem considerar a direção do erro.
O erro de generalização mede o quão bem um modelo de aprendizado de máquina prevê dados não vistos, equilibrando viés e variância para garantir aplicações de IA robustas e confiáveis. Descubra sua importância, definição matemática e técnicas eficazes para minimizá-lo visando o sucesso no mundo real.
Erro de treinamento em IA e aprendizado de máquina é a discrepância entre as previsões de um modelo e os resultados reais durante o treinamento. É uma métrica fundamental para avaliar o desempenho do modelo, mas deve ser considerada juntamente com o erro de teste para evitar overfitting ou underfitting.
Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento de sistemas de IA precisos. Descubra causas, impactos e técnicas para superar a escassez de dados em IA e automação.
A estimativa de pose é uma técnica de visão computacional que prevê a posição e a orientação de uma pessoa ou objeto em imagens ou vídeos, identificando e rastreando pontos-chave. É essencial para aplicações como análise esportiva, robótica, jogos e direção autônoma.
A estimativa de profundidade é uma tarefa fundamental na visão computacional, focada em prever a distância dos objetos dentro de uma imagem em relação à câmera. Ela transforma dados de imagem 2D em informações espaciais 3D e é base para aplicações como veículos autônomos, realidade aumentada, robótica e modelagem 3D.
A Estrutura Lexile para Leitura é um método científico para medir tanto a habilidade do leitor quanto a complexidade do texto na mesma escala de desenvolvimento, ajudando a combinar leitores com textos adequados ao seu nível de desafio e promovendo o crescimento na leitura.
As estruturas regulatórias de IA são diretrizes estruturadas e medidas legais projetadas para governar o desenvolvimento, a implementação e o uso de tecnologias de inteligência artificial. Essas estruturas visam garantir que os sistemas de IA operem de maneira ética, segura e alinhada com os valores da sociedade. Elas abordam aspectos como privacidade de dados, transparência, responsabilidade e gestão de riscos, promovendo a inovação responsável em IA enquanto mitigam riscos potenciais.
Explore as diretrizes de ética em IA: princípios e estruturas que garantem o desenvolvimento, a implantação e o uso éticos das tecnologias de inteligência artificial. Saiba mais sobre justiça, transparência, responsabilidade, padrões globais e estratégias para uma IA responsável.
A Explicabilidade em IA refere-se à capacidade de compreender e interpretar as decisões e previsões feitas por sistemas de inteligência artificial. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, a explicabilidade garante transparência, confiança, conformidade regulatória, mitigação de vieses e otimização de modelos por meio de técnicas como LIME e SHAP.
Extensibilidade de IA refere-se à capacidade dos sistemas de IA de expandir suas habilidades para novos domínios, tarefas e conjuntos de dados sem necessidade de re-treinamento significativo, utilizando técnicas como aprendizado por transferência, aprendizado multitarefa e design modular para flexibilidade e integração perfeita.
