Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Calibração de Probabilidades
Técnicas para ajustar as probabilidades de saída dos modelos para que reflitam fielmente as verdadeiras frequências de ocorrência.
Incerteza Epistêmica
Quantificação da incerteza devido à falta de conhecimento ou à aproximação do modelo, redutível com mais dados.
Incerteza Aleatória
Medida da incerteza inerente ao processo estocástico subjacente, não redutível mesmo com dados infinitos.
Métodos Bayesianos
Abordagens probabilísticas que utilizam distribuições a priori e a posteriori para quantificar a incerteza dos parâmetros do modelo.
Intervalos de Previsão
Estimativa de intervalos de confiança contendo os valores futuros com uma probabilidade especificada.
Conjuntos de Modelos
Uso de múltiplos modelos para estimar a incerteza através da variância das previsões individuais.
Dropout Bayesiano
Utilização do dropout durante a inferência como uma aproximação bayesiana para estimar a incerteza.
Quantificação de Incerteza para Redes Profundas
Técnicas específicas adaptadas às arquiteturas de redes neurais profundas para estimar a incerteza.
Métricas de Calibração
Ferramentas de avaliação como o Brier score, o ECE e o diagrama de confiabilidade para medir a qualidade da calibração.
Calibração Multiclasse
Técnicas específicas para calibrar as probabilidades em problemas de classificação com mais de duas classes.
Calibração para Regressão
Métodos para calibrar previsões numéricas e seus intervalos de confiança em tarefas de regressão.
Incerteza Distributiva
Modelagem completa de distribuições de probabilidade em vez de estimativas pontuais para capturar a incerteza.
Previsão Conforme
Abordagens que garantem propriedades de cobertura válidas para conjuntos de previsão sob hipóteses mínimas.
Calibração Temporal
Adaptação das técnicas de calibração a séries temporais e dados dinâmicos com deriva conceitual.
Calibração Robusta
Métodos de calibração resistentes a distribuições fora da amostra e a ataques adversários.