Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Detecção de Anomalias por Densidade
Abordagem que identifica anomalias como pontos localizados em regiões de baixa densidade em relação ao restante dos dados, utilizando algoritmos como LOF ou DBSCAN.
Detecção de Anomalias em Tempo Real
Processo contínuo de identificação de anomalias em fluxos de dados instantâneos, exigindo algoritmos de baixa latência e alto desempenho.
Anomalias Multivariadas
Desvios anormais detectados ao considerar simultaneamente múltiplas variáveis, podendo passar despercebidos em análises univariadas.
Anomalias Contextuais
Observações anormais apenas em um contexto específico, como uma venda alta em período normal, mas baixa durante as promoções.
Anomalias Coletivas
Conjunto de observações que são normais individualmente, mas anormais quando aparecem juntas em uma sequência ou grupo.
Teste de Grubbs
Teste estatístico de hipótese para detectar um único outlier em um conjunto de dados seguindo uma distribuição normal.
Detecção de Anomalias por Aprendizagem Profunda
Utilização de redes neurais profundas como autoencoders, GANs ou LSTMs para modelar padrões complexos e identificar desvios.
Detecção de Anomalias Supervisionada
Abordagem que utiliza dados rotulados (normais/anormais) para treinar modelos de classificação como regressão logística ou florestas aleatórias.
Métrica de Reconstrução
Erro quadrático médio ou outra medida de divergência entre os dados originais e sua reconstrução por um modelo, usada para quantificar a anomalia.