Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Mean Teacher
Método semissupervisionado utilizando dois modelos: um estudante treinável e um professor com médias móveis dos pesos do estudante, garantindo a consistência das previsões entre os dois para dados não rotulados.
Geração de dados sintéticos
Processo de criação artificial de amostras de treinamento realistas a partir de modelos generativos, utilizada para aumentar conjuntos de dados limitados e melhorar o desempenho de modelos em aprendizado semissupervisionado.
Distribuição de probabilidade
Função matemática que descreve a probabilidade de ocorrência de cada valor possível de uma variável aleatória, modelada por abordagens generativas para gerar novas amostras consistentes com os dados reais.
Aprendizado autossupervisionado
Paradigma de aprendizado onde dados não rotulados criam seus próprios rótulos através de tarefas pretexto, fornecendo uma inicialização robusta para modelos semissupervisionados com poucos dados rotulados.
Transferência de conhecimento
Técnica que explora o conhecimento aprendido em uma tarefa ou conjunto de dados de origem para melhorar o desempenho em uma tarefa alvo com menos dados rotulados, particularmente eficaz em um contexto semissupervisionado.
Aprendizado por contraste
Abordagem autossupervisionada que aprende representações aproximando amostras positivas (aumentos do mesmo exemplo) e afastando as negativas, utilizada para melhorar a inicialização de modelos semissupervisionados.
Aumento de dados
Técnica que cria artificialmente variantes dos dados de treinamento existentes por meio de transformações que preservam os rótulos, essencial para regularizar modelos semissupervisionados e melhorar sua generalização.
Aprendizado por co-treinamento
Método semissupervisionado que utiliza dois classificadores treinados em diferentes visões dos dados, ensinando-se mutuamente com suas previsões confiantes sobre amostras não rotuladas para melhorar o desempenho geral.
Aprendizagem por Consenso
Estratégia semissupervisionada onde múltiplos modelos ou visões do mesmo modelo devem concordar nas previsões de dados não rotulados, usando seu acordo como sinal de aprendizagem para melhorar o desempenho coletivo.
Divergência KL
Medida de assimetria que quantifica a diferença entre duas distribuições de probabilidade, utilizada em VAEs e outros modelos generativos para otimizar o espaço latente e guiar a geração de amostras realistas.