Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aumento de Dados Automatizado
Geração automática de transformações de imagens (rotações, zooms, modificações de contraste) para enriquecer o dataset e melhorar a robustez do modelo.
Engenharia de Features Automática
Criação automatizada de características visuais relevantes a partir de imagens brutas sem intervenção manual para otimizar o aprendizado.
Seleção Automática de Modelo
Algoritmo que avalia e seleciona automaticamente o melhor modelo de visão entre várias arquiteturas candidatas com base nas métricas de desempenho.
Classificação de Imagem AutoML
Sistema automatizado que constrói, treina e implanta modelos para categorizar automaticamente imagens em classes predefinidas.
Detecção de Objetos AutoML
Solução AutoML que gera automaticamente modelos capazes de localizar e identificar múltiplos objetos na mesma imagem com caixas delimitadoras.
Segmentação Semântica AutoML
Automação da criação de modelos que atribuem uma classe a cada pixel de uma imagem para uma compreensão detalhada da cena.
Segmentação de Instância AutoML
Geração automática de modelos que distinguem e segmentam individualmente cada instância de objeto em uma imagem ao nível de pixel.
Anotação automática de imagens
Processo que utiliza modelos pré-treinados para gerar automaticamente etiquetas e anotações em imagens não rotuladas.
Vision Transformers (ViT) AutoML
Automação da arquitetura e do treinamento de modelos baseados em transformers adaptados especificamente para tarefas de visão computacional.
Compressão Automática de Modelos
Técnicas AutoML (pruning, quantização) que reduzem automaticamente o tamanho dos modelos de visão para otimizar sua implantação.
Implantação Edge AutoML
Automação da otimização e da implantação de modelos de visão em dispositivos com recursos limitados (móveis, IoT).
Zero-Shot Learning AutoML
Sistema AutoML capaz de reconhecer classes de objetos nunca vistas durante o treinamento usando descrições semânticas.
Few-Shot Learning AutoML
Automação do aprendizado de modelos de visão com muito poucos exemplos por classe através de técnicas de meta-aprendizado.
Aprendizado Ativo Automatizado
Sistema que seleciona inteligentemente as imagens mais informativas para anotar manualmente para maximizar a eficiência do aprendizado.
Pipeline AutoML para Visão Computacional
Encadeamento automatizado completo das etapas de pré-processamento, treinamento, validação e implantação para projetos de visão computacional.
Aprendizado Ensemble Automatizado
Combinação automática de múltiplos modelos de visão para melhorar o desempenho preditivo através de técnicas de votação ou stacking.