Navegar por todo o conteúdo na categoria Glossary
A extração de características transforma dados brutos em um conjunto reduzido de características informativas, aprimorando o aprendizado de máquina ao simplificar os dados, melhorar o desempenho dos modelos e reduzir os custos computacionais. Descubra técnicas, aplicações, ferramentas e insights científicos neste guia abrangente.
O F-Score, também conhecido como F-Medida ou F1 Score, é uma métrica estatística utilizada para avaliar a precisão de um teste ou modelo, particularmente em classificação binária. Ele equilibra precisão e recall, oferecendo uma visão abrangente do desempenho do modelo, especialmente em conjuntos de dados desbalanceados.
Few-Shot Learning é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que modelos façam previsões precisas usando apenas um pequeno número de exemplos rotulados. Diferentemente dos métodos supervisionados tradicionais, foca em generalizar a partir de dados limitados, aproveitando técnicas como meta-aprendizagem, transferência de aprendizado e aumento de dados.
O Fim do Trimestre marca o encerramento do trimestre fiscal de uma empresa, crucial para relatórios financeiros, avaliação de desempenho e planejamento estratégico. Saiba como IA e automação simplificam esses processos, aumentam a precisão e impulsionam melhores decisões.
O Flesch Reading Ease é uma fórmula de legibilidade que avalia o quão fácil é entender um texto. Desenvolvida por Rudolf Flesch na década de 1940, atribui uma pontuação com base no comprimento das frases e na contagem de sílabas para indicar a complexidade do texto. Amplamente utilizada na educação, publicação e IA para tornar o conteúdo acessível.
Aprenda as informações básicas sobre o Frase, uma ferramenta com IA para criar conteúdos otimizados para SEO. Descubra seus principais recursos, prós e contras, e alternativas.
Funções de ativação são fundamentais para redes neurais artificiais, introduzindo não linearidade e permitindo o aprendizado de padrões complexos. Este artigo explora seus propósitos, tipos, desafios e principais aplicações em IA, deep learning e redes neurais.
Gensim é uma popular biblioteca Python de código aberto para processamento de linguagem natural (PLN), especializada em modelagem de tópicos não supervisionada, indexação de documentos e recuperação de similaridade. Manipulando com eficiência grandes conjuntos de dados, ela suporta análise semântica e é amplamente utilizada em pesquisa e indústria para mineração de texto, classificação e chatbots.
A Geração Aumentada por Cache (CAG) é uma abordagem inovadora para aprimorar grandes modelos de linguagem (LLMs) pré-carregando conhecimento como caches de chave-valor pré-computadas, permitindo desempenho de IA preciso, eficiente e com baixa latência para tarefas de conhecimento estático.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma estrutura avançada de IA que combina sistemas tradicionais de recuperação de informações com grandes modelos de linguagem generativos (LLMs), permitindo que a IA gere textos mais precisos, atualizados e contextualmente relevantes ao integrar conhecimento externo.
Geração de Linguagem Natural (NLG) é um subcampo da IA focado em converter dados estruturados em texto semelhante ao humano. A NLG impulsiona aplicações como chatbots, assistentes de voz, criação de conteúdo e muito mais, gerando narrativas coerentes, contextualmente relevantes e gramaticalmente corretas.
A Geração de Texto com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) refere-se ao uso avançado de modelos de aprendizado de máquina para produzir textos semelhantes aos humanos a partir de prompts. Explore como os LLMs, impulsionados por arquiteturas de transformadores, estão revolucionando a criação de conteúdo, chatbots, tradução e muito mais.
Um gerador de sites com exportação de código por IA é uma ferramenta de software que utiliza inteligência artificial para automatizar a criação de sites, permitindo aos usuários exportar e personalizar o código subjacente em HTML, CSS, JavaScript ou frameworks populares.
Uma estratégia de go-to-market (GTM) é um plano abrangente utilizado por empresas para lançar e vender um novo produto ou serviço no mercado, mitigando riscos ao compreender o mercado-alvo e otimizar o marketing e a distribuição. Integrar IA aprimora o GTM ao refinar a pesquisa de mercado, a segmentação de clientes e o desenvolvimento de conteúdo.
O Google Colaboratory (Google Colab) é uma plataforma de Jupyter notebook baseada na nuvem oferecida pelo Google, permitindo que os usuários escrevam e executem código Python no navegador com acesso gratuito a GPUs/TPUs, ideal para machine learning e ciência de dados.
Governança de dados é o conjunto de processos, políticas, papéis e padrões que garantem o uso eficaz e eficiente, disponibilidade, integridade e segurança dos dados dentro de uma organização. Ela impulsiona a conformidade, a tomada de decisões e a qualidade dos dados em todos os setores.
Saiba mais sobre o modelo Grok da xAI, um avançado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubra seu acesso a dados em tempo real, principais recursos, benchmarks, casos de uso e como ele se compara a outros modelos de IA.
O que é um Heterônimo? Um heterônimo é um fenômeno linguístico único em que duas ou mais palavras compartilham a mesma grafia, mas têm pronúncias e significados diferentes. Essas palavras são homógrafas, mas não homófonas. Em termos mais simples, heterônimos parecem idênticos na forma escrita, mas soam diferentes quando falados e transmitem significados distintos conforme o contexto.
Heurísticas fornecem soluções rápidas e satisfatórias em IA ao aproveitar conhecimento experiencial e regras práticas, simplificando problemas complexos de busca e guiando algoritmos como A* e Subida de Encosta para focar em caminhos promissores e obter maior eficiência.
Horovod é uma estrutura robusta e de código aberto para treinamento distribuído de deep learning, projetada para facilitar o escalonamento eficiente em múltiplas GPUs ou máquinas. Suporta TensorFlow, Keras, PyTorch e MXNet, otimizando velocidade e escalabilidade para o treinamento de modelos de machine learning.
Human-in-the-Loop (HITL) é uma abordagem de IA e aprendizado de máquina que integra a experiência humana no treinamento, ajuste e aplicação de sistemas de IA, aumentando a precisão, reduzindo erros e garantindo conformidade ética.
IA Constitucional refere-se ao alinhamento de sistemas de IA com princípios constitucionais e estruturas legais, garantindo que as operações da IA respeitem direitos, privilégios e valores consagrados em constituições ou documentos legais fundamentais para a conformidade ética e legal.
IA Conversacional refere-se a tecnologias que permitem que computadores simulem conversas humanas usando PLN, aprendizado de máquina e outras tecnologias de linguagem. Ela impulsiona chatbots, assistentes virtuais e de voz em setores como atendimento ao cliente, saúde, varejo e mais, melhorando a eficiência e a personalização.
Explore como a Inteligência Artificial impacta os direitos humanos, equilibrando benefícios como o acesso aprimorado a serviços com riscos como violações de privacidade e vieses. Saiba mais sobre marcos internacionais, desafios regulatórios e a importância da implementação responsável da IA para proteger direitos fundamentais.
IA Extrativa é um ramo especializado da inteligência artificial focado em identificar e recuperar informações específicas de fontes de dados existentes. Diferente da IA generativa, a IA extrativa localiza partes exatas de dados em conjuntos de dados estruturados ou não estruturados usando técnicas avançadas de PLN, garantindo precisão e confiabilidade na extração e recuperação de informações.
IA generativa refere-se a uma categoria de algoritmos de inteligência artificial capazes de gerar novos conteúdos, como textos, imagens, músicas, códigos e vídeos. Diferente da IA tradicional, a IA generativa produz resultados originais com base nos dados em que foi treinada, permitindo criatividade e automação em diversos setores.
A Inteligência Artificial (IA) na manufatura está transformando a produção ao integrar tecnologias avançadas para aumentar a produtividade, eficiência e tomada de decisões. A IA automatiza tarefas complexas, melhora a precisão e otimiza fluxos de trabalho, impulsionando a inovação e a excelência operacional.
O Ideogram IA é uma plataforma inovadora de geração de imagens que utiliza inteligência artificial para transformar prompts de texto em imagens de alta qualidade. Aproveitando redes neurais de deep learning, o Ideogram compreende a conexão entre texto e elementos visuais, permitindo aos usuários criar imagens que correspondem fielmente às suas descrições.
O impacto econômico impulsionado por IA refere-se a como a inteligência artificial transforma a produtividade, o emprego, a distribuição de renda e o crescimento econômico ao automatizar tarefas, possibilitar melhores decisões e criar novos mercados. Esse impacto pode ser tanto positivo, como aumento da eficiência, quanto negativo, como deslocamento de empregos ou aumento da desigualdade.
Inferência causal é uma abordagem metodológica usada para determinar as relações de causa e efeito entre variáveis, crucial nas ciências para compreender mecanismos causais além de correlações e enfrentar desafios como variáveis de confusão.
A Inteligência Artificial Geral (AGI) é uma forma teórica de IA que pode compreender, aprender e aplicar conhecimento em várias tarefas em um nível semelhante ao humano, diferentemente da IA restrita. Explore suas definições, principais características, status atual e direções de pesquisa.
Interpretabilidade de modelos refere-se à capacidade de entender, explicar e confiar nas previsões e decisões tomadas por modelos de aprendizado de máquina. É fundamental em IA, especialmente para tomada de decisões em saúde, finanças e sistemas autônomos, fazendo a ponte entre modelos complexos e a compreensão humana.
Janela de processamento em inteligência artificial refere-se ao processamento de dados em segmentos ou “janelas” para analisar informações sequenciais de forma eficiente. Essencial em PLN e LLMs, a técnica otimiza o manejo de contexto, o uso de recursos e o desempenho do modelo em tarefas como tradução, chatbots e análise de séries temporais.
Jasper.ai é uma ferramenta de geração de conteúdo alimentada por IA, projetada para profissionais de marketing e criadores de conteúdo, permitindo a produção eficiente de textos de alta qualidade usando modelos de linguagem avançados.
Jupyter Notebook é um aplicativo web de código aberto que permite aos usuários criar e compartilhar documentos com código executável, equações, visualizações e texto narrativo. Amplamente utilizado em ciência de dados, aprendizado de máquina, educação e pesquisa, suporta mais de 40 linguagens de programação e integração perfeita com ferramentas de IA.
O algoritmo k-vizinhos mais próximos (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico usado para tarefas de classificação e regressão em aprendizado de máquina. Ele prevê resultados encontrando os 'k' pontos de dados mais próximos, utilizando métricas de distância e votação majoritária, sendo conhecido por sua simplicidade e versatilidade.
Keras é uma API open-source poderosa e fácil de usar para redes neurais de alto nível, escrita em Python e capaz de rodar sobre TensorFlow, CNTK ou Theano. Ela permite experimentação rápida e suporta casos de uso tanto em produção quanto em pesquisa, com modularidade e simplicidade.
LangChain é uma estrutura de código aberto para o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), facilitando a integração de poderosos LLMs como o GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI com fontes de dados externas para aplicações avançadas de PLN.
LangGraph é uma biblioteca avançada para construir aplicações com múltiplos atores e estado utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Desenvolvida pela LangChain Inc, ela estende o LangChain com capacidades computacionais cíclicas, permitindo comportamentos complexos de agentes e fluxos de trabalho com intervenção humana.
Large Language Model Meta AI (LLaMA) é um modelo de processamento de linguagem natural de ponta desenvolvido pela Meta. Com até 65 bilhões de parâmetros, o LLaMA se destaca na compreensão e geração de texto semelhante ao humano para tarefas como tradução, sumarização e chatbots.
LazyGraphRAG é uma abordagem inovadora para Geração Aumentada por Recuperação (RAG), otimizando a eficiência e reduzindo custos na recuperação de dados orientada por IA ao combinar teoria dos grafos e PLN para resultados dinâmicos e de alta qualidade em consultas.
Legibilidade mede o quão fácil é para um leitor entender um texto escrito, refletindo clareza e acessibilidade por meio do vocabulário, estrutura das frases e organização. Descubra sua importância, fórmulas de medição e como ferramentas de IA aprimoram a legibilidade na educação, marketing, saúde e muito mais.
A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia (Lei de IA da UE) é o primeiro marco regulatório abrangente do mundo projetado para gerenciar os riscos e aproveitar os benefícios da inteligência artificial (IA). Introduzida em abril de 2021, a Lei de IA visa garantir que os sistemas de IA sejam seguros, transparentes e alinhados com direitos fundamentais e princípios éticos.
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, é uma estrutura avançada de gradient boosting desenvolvida pela Microsoft. Projetada para tarefas de aprendizado de máquina de alto desempenho, como classificação, ranking e regressão, a LightGBM destaca-se por lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados, consumindo pouca memória e entregando alta precisão.
A limpeza de dados é o processo crucial de detectar e corrigir erros ou inconsistências nos dados para aprimorar sua qualidade, garantindo precisão, consistência e confiabilidade para análises e tomada de decisões. Explore processos-chave, desafios, ferramentas e o papel da IA e automação em uma limpeza de dados eficiente.
Lixo Entra, Lixo Sai (GIGO) destaca como a qualidade do resultado de sistemas de IA e outros sistemas depende diretamente da qualidade da entrada. Saiba mais sobre suas implicações em IA, a importância da qualidade dos dados e estratégias para mitigar o GIGO, obtendo resultados mais precisos, justos e confiáveis.
Descubra o que são os Locais de Borda da AWS, como se diferenciam das Regiões e Zonas de Disponibilidade, e como aprimoram a entrega de conteúdo com menor latência, melhor desempenho e alcance global.
A Memória de Curto e Longo Prazo Bidirecional (BiLSTM) é um tipo avançado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) que processa dados sequenciais em ambas as direções, aprimorando a compreensão contextual para aplicações em PLN, reconhecimento de fala e bioinformática.
Um mapa cognitivo é uma representação mental de relações espaciais e ambientes, permitindo que indivíduos adquiram, armazenem, recordem e decodifiquem informações sobre locais e atributos ao seu redor. É fundamental para navegação, aprendizagem, memória e é cada vez mais influente em IA e robótica.
O Marketing Personalizado com IA aproveita a inteligência artificial para adaptar estratégias e comunicações de marketing aos clientes individuais com base em comportamentos, preferências e interações, aumentando o engajamento, a satisfação e as taxas de conversão.
Uma matriz de confusão é uma ferramenta de aprendizado de máquina para avaliar o desempenho de modelos de classificação, detalhando verdadeiros/falsos positivos e negativos para fornecer insights além da acurácia, especialmente útil em conjuntos de dados desbalanceados.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma interface aberta e padronizada que permite que Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) acessem de forma segura e consistente fontes de dados externas, ferramentas e capacidades, atuando como um 'USB-C' para sistemas de IA.
Saiba mais sobre a Medida de Legibilidade LIX—uma fórmula desenvolvida para avaliar a complexidade de textos analisando o comprimento das sentenças e palavras longas. Entenda suas aplicações na educação, editoração, jornalismo, IA e muito mais.
A memória associativa na inteligência artificial (IA) permite que os sistemas recuperem informações com base em padrões e associações, imitando a memória humana. Esse modelo de memória aprimora o reconhecimento de padrões, a recuperação de dados e o aprendizado em aplicações de IA, como chatbots e ferramentas de automação.
A Memória de Longo Prazo (LSTM) é um tipo especializado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) projetada para aprender dependências de longo prazo em dados sequenciais. As redes LSTM utilizam células de memória e mecanismos de portas para resolver o problema do gradiente desaparecendo, tornando-as essenciais para tarefas como modelagem de linguagem, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
Um metaprompt em inteligência artificial é uma instrução de alto nível projetada para gerar ou aprimorar outros prompts para grandes modelos de linguagem (LLMs), melhorando as saídas da IA, automatizando tarefas e aprimorando o raciocínio em múltiplas etapas em chatbots e fluxos de automação.
Os Métodos de Monte Carlo são algoritmos computacionais que utilizam amostragem aleatória repetida para resolver problemas complexos, frequentemente determinísticos. Amplamente utilizados em finanças, engenharia, IA e mais, permitem modelar incertezas, otimização e avaliação de riscos ao simular inúmeros cenários e analisar resultados probabilísticos.
A mineração de dados é um processo sofisticado de análise de grandes conjuntos de dados brutos para descobrir padrões, relacionamentos e insights que podem orientar estratégias e decisões de negócios. Aproveitando análises avançadas, ajuda as organizações a prever tendências, melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência operacional.
Saiba mais sobre a Mistral AI e os modelos LLM que ela oferece. Descubra como esses modelos são utilizados e o que os diferencia.
Descubra a modelagem de sequências em IA e aprendizado de máquina—preveja e gere sequências em dados como texto, áudio e DNA usando RNNs, LSTMs, GRUs e Transformers. Explore conceitos-chave, aplicações, desafios e pesquisas recentes.
