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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Espaço de estados

Representação matemática de um sistema dinâmico onde o estado futuro depende do estado presente e das entradas, modelado por equações de transição e observação.

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Modelo linear gaussiano

Classe de modelos de espaço de estados onde as equações de transição e observação são lineares e os ruídos seguem leis gaussianas, permitindo uma resolução analítica exata.

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Suavização de Kalman

Estimativa retrospetiva dos estados latentes utilizando o conjunto de observações passadas e futuras para obter uma estimativa ótima a posteriori com variância mínima.

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Predição de Kalman

Fase do filtro de Kalman que calcula a distribuição a priori do estado futuro a partir da estimativa atual, antes da incorporação da nova observação.

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Matriz de observação

Matriz que relaciona o estado latente às observações medidas, definindo como as variáveis ocultas se manifestam nos dados observáveis do sistema.

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Ruído de observação

Variabilidade aleatória que afeta as medições do sistema, representando os erros de medição e a incerteza na relação entre estado e observações.

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Equações de predição-atualização

Fórmulas recursivas fundamentais do filtro de Kalman que alternam a fase de predição do estado futuro e a fase de correção pela incorporação da nova observação.

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EM para espaço de estados

Algoritmo de esperança-maximização adaptado para a estimação dos parâmetros de modelos de espaço de estados quando os estados latentes são tratados como dados ausentes.

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Regressão Linear Dinâmica

Modelo de espaço de estados onde os coeficientes de regressão evoluem temporalmente de acordo com um passeio aleatório, permitindo capturar a evolução das relações entre variáveis.

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Decomposição Tendência-Sazonalidade

Aplicação de modelos de espaço de estados para separar uma série temporal em componentes de tendência, sazonalidade e residuais, cada uma modelada como um sub-estado latente.

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Suavização Exponencial Dupla

Modelo de espaço de estados particular equivalente à suavização de Holt, estimando o nível e a tendência de uma série temporal através de um filtro de Kalman com parâmetros fixos.

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