Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
FT-Transformer
Arquitetura Transformer adaptada a dados tabulares, combinando codificação de características e mecanismos de atenção para modelar interações entre variáveis.
Feature Tokenization
Processo de conversão de características numéricas e categóricas em tokens de entrada para arquiteturas Transformer, preservando sua natureza semântica.
Numerical Embedding
Técnica de projeção de variáveis contínuas em um espaço vetorial de dimensão fixa através de camadas de perceptron multicamadas.
Categorical Embedding
Representação vetorial aprendida de variáveis discretas onde cada categoria é mapeada para um embedding de dimensão fixa.
Feature-wise Linear Modulation
Mecanismo de modulação onde as características de entrada controlam as transformações aplicadas às representações intermediárias.
Tabular Data Preprocessing
Pipeline de transformação específico para dados estruturados, incluindo normalização, codificação one-hot e tratamento de valores ausentes.
Token Embedding Dimension
Tamanho do espaço vetorial no qual cada característica tokenizada é projetada, um parâmetro crucial da arquitetura.
Feature Interaction Modeling
Capacidade do FT-Transformer de capturar automaticamente interações não lineares entre características através da atenção.
Arquitetura Transformer Tabular
Adaptação específica da arquitetura Transformer para processar eficientemente dados tabulares com tokenização de características.
Agregação de Token CLS
Estratégia de agregação utilizando o token CLS para produzir uma representação global da amostra para a tarefa de classificação.
Sequência de Tokens de Características
Sequência ordenada de tokens representando as características de uma amostra tabular servindo como entrada para o Transformer.
Discretização de Características Numéricas
Técnica opcional de discretização de variáveis contínuas antes da tokenização para melhorar a representação.