Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Cruzamento de Recursos
Técnica que cria novas características combinando duas ou mais características existentes para capturar relações não lineares entre variáveis.
Geração de Recursos Polinomiais
Detecção de Interação de Recursos
Algoritmo que identifica automaticamente interações significativas entre características para gerar variáveis combinadas relevantes.
Classificação de Importância de Recursos
Algoritmo que classifica automaticamente as características de acordo com sua contribuição preditiva usando métricas como importância Gini ou importância por permutação.
Extração de Recursos Automatizada
Técnica que transforma automaticamente dados de alta dimensão em um espaço de menor dimensão enquanto preserva informações relevantes.
Transformação de Recursos Automatizada
Aplicação automática de transformações matemáticas (log, sqrt, box-cox) às características para melhorar sua distribuição e normalidade.
Escalonamento de Recursos Automatizado
Normalização ou padronização automática de características para colocá-las em uma escala comum, essencial para muitos algoritmos de ML.
Codificação de Recursos Automatizada
Conversão automática de variáveis categóricas em representações numéricas apropriadas como codificação one-hot, codificação target ou embeddings.
Discretização Automatizada de Características
Processo que converte automaticamente variáveis contínuas em intervalos discretos usando métodos como binning de largura igual ou frequência igual.
Agregação Automatizada de Características
Geração automática de características agregadas (média, soma, máximo) a partir de grupos de dados para capturar informações estatísticas.
Engenharia Automatizada de Características de Texto
Extração automática de características de dados textuais, incluindo TF-IDF, n-gramas, embeddings semânticos e métricas linguísticas.
Exploração do Espaço de Características
Exploração sistemática e automática do espaço de características possíveis para identificar as transformações ótimas.
Poda Automatizada de Características
Poda automática de características redundantes ou pouco informativas para reduzir a complexidade do modelo e evitar overfitting.
Criação de Características por Deep Learning
Uso de redes neurais profundas para aprender automaticamente representações de características hierárquicas e abstratas.
Engenharia de Características Genética
Aplicação de algoritmos genéticos para evoluir e otimizar automaticamente conjuntos de características ao longo de várias gerações.
Engenharia de Meta-Características
Geração automática de meta-características que descrevem as propriedades estatísticas e estruturais dos dados originais.