Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizado de Uma Única Classe
Técnica de aprendizado onde o modelo é treinado apenas com dados normais para aprender sua distribuição e identificar desvios como anomalias.
Erro de Reconstrução do Autoencoder
Medida que quantifica a diferença entre os dados originais e sua reconstrução por um autoencoder, onde um erro elevado indica uma anomalia potencial.
Descrição de Dados de Vetores de Suporte
Variante das SVMs que busca uma hiperesfera mínima envolvendo os dados normais, sendo os pontos externos considerados anomalias.
Anomalia de Modelo de Mistura Gaussiana
Modelo probabilístico que representa os dados como uma mistura de gaussianas, onde baixas probabilidades sob o modelo indicam anomalias.
Pseudo-Rotulagem
Técnica semi-supervisionada onde o modelo gera rótulos para dados não rotulados com alta confiança, usando-os posteriormente para treinamento.
Auto-Treinamento
Abordagem iterativa onde o modelo se treina com suas próprias previsões mais confiáveis para expandir gradualmente o conjunto de treinamento rotulado.
Co-Treinamento
Método semi-supervisionado que utiliza dois classificadores em visões diferentes dos dados, treinando-se mutuamente com suas previsões mais confiantes.
Detecção de Anomalias Baseada em Grafos
Abordagem que utiliza estruturas de grafos para modelar as relações entre pontos, sendo as anomalias identificadas por suas conexões incomuns.
Variational Autoencoder Anomaly
Utilização de VAE para modelar a distribuição de dados normais, sendo as anomalias detetadas pela sua baixa probabilidade sob o modelo aprendido.
Consistency Regularization
Técnica semi-supervisionada que força o modelo a produzir previsões coerentes para diferentes aumentações ou perturbações dos mesmos dados.
Mean Shift Anomaly Detection
Algoritmo de clustering não paramétrico que identifica os modos de densidade, sendo os pontos em zonas de baixa densidade classificados como anomalias.