Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Detecção de Outliers Baseada em Cópula
Abordagem avançada que modela a estrutura de dependência entre variáveis através de cópulas, permitindo detectar anomalias em dados com distribuições marginais complexas e não gaussianas.
Estimativa Robusta de Covariância
Técnica estatística que estima a matriz de covariância de forma resistente a outliers, permitindo uma detecção confiável de anomalias multivariadas através da distância de Mahalanobis robusta.
Autoencoder Variacional (VAE) para Detecção de Anomalias
Modelo generativo probabilístico que aprende a distribuição latente de dados normais, onde as anomalias são identificadas por uma baixa verossimilhança sob o modelo ou um alto erro de reconstrução.
Detecção de Anomalias Baseada em Isomap
Método de detecção não linear que utiliza o algoritmo Isomap para preservar a estrutura geodésica dos dados, identificando outliers pela sua posição anormal na variedade aprendida.
Detecção de Outliers em Subespaços (SOD)
Técnica que procura anomalias em subespaços de dimensões específicas em vez de no espaço completo, permitindo detectar outliers que são visíveis apenas em certas combinações de variáveis.
Feature Bagging para Detecção de Anomalias
Método de ensemble que aplica detetores de anomalias em diferentes subconjuntos aleatórios de características, combinando os resultados para melhorar a robustez e a precisão da detecção.
Distância k-Vizinhos Mais Próximos (k-NN)
Abordagem simples onde a anomalia de um ponto é medida pela sua distância média aos seus k-vizinhos mais próximos, sendo os pontos com distâncias significativamente maiores considerados outliers.