🏠 Início
Avaliações
📊 Todos os Benchmarks 🦖 Dinossauro v1 🦖 Dinossauro v2 ✅ Aplicações To-Do List 🎨 Páginas Livres Criativas 🎯 FSACB - Showcase Definitivo 🌍 Benchmark de Tradução
Modelos
🏆 Top 10 Modelos 🆓 Modelos Gratuitos 📋 Todos os Modelos ⚙️ Kilo Code
Recursos
💬 Biblioteca de Prompts 📖 Glossário de IA 🔗 Links Úteis

Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

242
categorias
3.306
subcategorias
39.932
termos
📖
termos

Ponto Central (Core Point)

Ponto que possui pelo menos MinPts pontos em sua vizinhança epsilon, servindo como semente para a formação de um cluster.

📖
termos

Ponto de Fronteira (Border Point)

Ponto que não é um ponto central, mas que se encontra na vizinhança epsilon de pelo menos um ponto central, pertencendo assim a um cluster.

📖
termos

Ponto de Ruído (Noise Point)

Ponto que não é nem um ponto central nem um ponto de fronteira, não pertencendo a nenhum cluster e considerado uma anomalia ou um valor atípico.

📖
termos

Grafo de Atingibilidade

Representação utilizada por algoritmos como OPTICS para visualizar a estrutura de densidade dos dados e identificar os clusters.

📖
termos

Distância ao k-ésimo Vizinho Mais Próximo

Método comum para estimar o valor ótimo do parâmetro epsilon no DBSCAN, analisando a distância de cada ponto ao seu k-ésimo vizinho mais próximo.

📖
termos

Conectividade de Densidade

Princípio segundo o qual dois pontos estão conectados se existe uma cadeia de pontos densos que os liga, formando a base da construção dos clusters no DBSCAN.

📖
termos

Determinismo

Propriedade do DBSCAN que garante que, para um dado conjunto de dados e parâmetros, o resultado do agrupamento é sempre idêntico, ao contrário de algoritmos como K-Means.

📖
termos

Maldição da Dimensionalidade

Desafio importante para o DBSCAN onde, em espaços de altíssima dimensão, a noção de densidade se torna menos relevante e o desempenho do algoritmo se degrada.

📖
termos

Cluster Arbitrário

Capacidade do DBSCAN de identificar clusters de formas não-convexas e tamanhos variados, ao contrário de algoritmos como K-Means que assumem clusters esféricos.

🔍

Nenhum resultado encontrado