Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizagem Ativa para Deep Learning
Metodologia de otimização da anotação de dados onde um modelo de deep learning seleciona inteligentemente as amostras mais informativas para reduzir o esforço de anotação enquanto maximiza o desempenho do modelo.
Deep Bayesian Active Learning
Integração de princípios bayesianos em redes neurais profundas para quantificar a incerteza epistêmica e guiar a seleção de amostras para aprendizagem ativa.
Batch Active Learning
Variante da aprendizagem ativa que seleciona simultaneamente um conjunto de amostras para anotação, otimizando custos computacionais e humanos em contextos de deep learning.
Deep Ensemble Learning
Abordagem que combina múltiplos modelos de redes neurais profundas para estimar a incerteza e melhorar a robustez, utilizada como base para estratégias de aprendizagem ativa.
Neural Network Uncertainty
Quantificação da incerteza das previsões em redes neurais, distinguindo entre incerteza epistêmica (falta de conhecimento) e aleatória (ruído inerente aos dados).
Committee-Based Sampling
Estratégia de aprendizagem ativa que utiliza um comitê de modelos de deep learning para avaliar o desacordo sobre as previsões, selecionando as amostras com maior desacordo para anotação.
Deep Active Learning
Campo especializado que integra técnicas de aprendizagem ativa com arquiteturas de redes neurais profundas para otimizar a eficiência da anotação em grandes conjuntos de dados.