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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

Algoritmo de redução de dimensionalidade não-linear particularmente eficaz para visualizar dados de alta dimensão, focando na preservação de estruturas locais semelhantes.

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Número de vizinhos (n_neighbors)

Parâmetro fundamental do UMAP que determina o tamanho da vizinhança local usada para construir a representação do manifold, afetando diretamente a preservação da estrutura.

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Força repulsiva

Mecanismo em algoritmos de visualização como t-SNE e UMAP que impede a aglomeração de pontos e preserva a estrutura local dos dados.

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Otimização por descida de gradiente

Processo iterativo usado para minimizar a função de custo em t-SNE e UMAP, ajustando progressivamente as posições dos pontos no espaço reduzido.

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Estrutura local vs. global

Compromisso fundamental em algoritmos de redução de dimensionalidade entre a preservação das relações de vizinhança próximas e a disposição global dos clusters.

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Variedade topológica (Manifold)

Conceito matemático subjacente ao UMAP que assume que os dados de alta dimensão residem em uma superfície de menor dimensão imersa no espaço original.

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Grafo de k-vizinhos mais próximos (k-NN)

Estrutura de dados intermediária usada pelo UMAP para modelar as relações de vizinhança antes da projeção no espaço de dimensão reduzida.

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Min_distance

Parâmetro UMAP que controla a distância mínima permitida entre os pontos no espaço reduzido, influenciando a compacidade dos clusters resultantes.

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Qualidade do embedding

Medida da fidelidade com que a representação de baixa dimensão preserva as relações estruturais dos dados originais.

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Embedding estocástico

Natureza probabilística do t-SNE, onde as posições finais podem variar entre execuções, ao contrário das abordagens determinísticas de redução de dimensionalidade.

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Otimização por entropia cruzada

Alternativa à divergência de Kullback-Leibler usada em algumas implementações de t-SNE para uma convergência mais estável da otimização.

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