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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Agrupamento por Fluxo (Stream Clustering)

Conjunto de técnicas que visam particionar dados que chegam de forma contínua e potencialmente infinita, em tempo real e com recursos limitados.

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Macro-cluster

Representação estável e de longo prazo de um cluster, frequentemente derivada da fusão ou evolução de micro-clusters para capturar as tendências persistentes do fluxo.

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Janela de Marco (Landmark Window)

Modelo de memória que processa todos os dados a partir de um ponto de partida fixo no tempo, útil para analisar a evolução desde um evento marcante.

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Agrupamento por Fluxo Baseado em Densidade (Density-Based Stream Clustering)

Abordagem de agrupamento que identifica zonas densas de pontos de dados em um fluxo, capaz de gerenciar clusters de forma arbitrária e detectar ruído.

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Algoritmo DBSTREAM

Algoritmo de agrupamento por fluxo baseado em densidade que utiliza grades densas e micro-clusters para uma gestão eficiente da memória e uma detecção rápida de desvios.

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Fator de Densidade (Density Factor)

Métrica utilizada em alguns algoritmos de agrupamento por fluxo para avaliar a densidade de um micro-cluster, influenciando sua criação, fusão ou eliminação.

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Peso Decrescente (Decaying Weight)

Mecanismo que atribui uma importância decrescente aos pontos de dados mais antigos, permitindo que o modelo se concentre nas tendências recentes do fluxo.

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Agrupamento Online (Online Clustering)

Fase do processo onde cada novo ponto de dados é processado e atribuído a um micro-cluster de forma incremental, sem a necessidade de todo o conjunto de dados.

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Agrupamento Offline (Offline Clustering)

Fase opcional que gera os macro-clusters finais a partir dos micro-clusters existentes, frequentemente a pedido do utilizador para uma análise num determinado momento.

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Grelha Dinâmica (Dynamic Grid)

Estrutura de dados espacial que se adapta dividindo ou fundindo células para acompanhar a evolução da distribuição dos dados num fluxo, otimizando a utilização da memória.

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Deteção de Anomalias em Fluxo (Stream Anomaly Detection)

Processo integrado no agrupamento por fluxo que identifica os pontos de dados que não pertencem a nenhum cluster denso, sinalizando-os como anomalias ou ruído.

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Síntese de Cluster (Cluster Synopsis)

Representação compacta de um cluster (ou micro-cluster) contendo estatísticas essenciais como o centro, o raio e o peso, permitindo cálculos eficientes.

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Algoritmo DenStream

Algoritmo de agrupamento por fluxo baseado na densidade que distingue os micro-clusters potenciais dos micro-clusters centrais para modelar clusters emergentes e estáveis.

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Horizonte Temporal (Time Horizon)

Parâmetro que define o período de relevância dos dados num modelo de agrupamento por fluxo, influenciando a velocidade com que o modelo esquece informações antigas.

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