Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
ARIMA
Modelo estatístico AutoRegressive Integrated Moving Average usado para analisar e prever séries temporais capturando tendências, sazonalidades e autocorrelações dos dados.
STL
Algoritmo de decomposição Seasonal and Trend using Loess que separa uma série temporal em componentes de tendência, sazonalidade e resíduos para facilitar a detecção de anomalias.
CUSUM
Algoritmo de detecção de mudança de ponto que acumula os desvios em relação a uma média de referência, sinalizando anomalias quando o acumulado excede um limite.
Prophet
Biblioteca de previsão desenvolvida pelo Facebook que decompõe séries temporais em tendência, sazonalidade e feriados, facilitando a identificação de anomalias residuais.
DBSCAN
Algoritmo de clustering baseado em densidade que identifica anomalias como pontos isolados em regiões de baixa densidade do espaço temporal.
Holt-Winters
Método de suavização exponencial tripla que modela nível, tendência e sazonalidade, permitindo detectar anomalias por análise de erros de previsão.
Autoencodeur LSTM
Arquitetura híbrida combinando LSTM e autoencoder para aprender representações temporais normais e reconstruir sequências, com erros elevados indicando anomalias.