Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Calibração Bayesiana
Método de calibração que utiliza inferência bayesiana para estimar os parâmetros do modelo, integrando conhecimento a priori e dados observados, quantificando a incerteza.
Função de Verossimilhança
Função que mede a probabilidade de observar os dados dadas as valores específicos dos parâmetros do modelo, essencial para a inferência bayesiana.
Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC)
Classe de algoritmos de amostragem que permitem gerar amostras de distribuições complexas para aproximar as distribuições a posteriori na calibração bayesiana.
Intervalo Credível
Intervalo de probabilidade que contém uma proporção especificada da distribuição a posteriori de um parâmetro, equivalente bayesiano do intervalo de confiança.
Modelo Bayesiano Hierárquico
Estrutura de modelo bayesiano com múltiplos níveis de parâmetros onde os hiperparâmetros governam as distribuições dos parâmetros de nível inferior.
Distribuição Preditiva a Posteriori
Distribuição das previsões futuras que integra a incerteza sobre os parâmetros, ponderando as previsões pela distribuição a posteriori.
Prior Conjugado
Distribuição a priori escolhida para pertencer à mesma família da distribuição a posteriori, simplificando matematicamente a inferência bayesiana.
Fator de Bayes
Razão de verossimilhanças marginais que permite comparar quantitativamente diferentes modelos bayesianos para seleção e validação.
Hamiltonian Monte Carlo
Algoritmo MCMC avançado que utiliza a mecânica hamiltoniana para explorar eficientemente o espaço de parâmetros em modelos bayesianos complexos.
Posterior Predictive Check
Método de validação diagnóstica que compara os dados observados com as previsões simuladas a partir da distribuição a posteriori para avaliar a adequação do modelo.
Bayesian Model Averaging
Abordagem que combina as previsões de vários modelos ponderados pelas suas probabilidades a posteriori para reduzir a incerteza do modelo.
Prior Predictive Distribution
Distribuição das previsões baseada unicamente nas distribuições a priori dos parâmetros, utilizada para verificar a coerência do conhecimento inicial.