Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Análise de Componentes Principais (ACP/PCA)
Técnica linear de redução dimensional que transforma variáveis correlacionadas em componentes não correlacionados maximizando a variância explicada ao longo de eixos ortogonais.
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
Algoritmo não linear de redução dimensional que preserva estruturas locais minimizando a divergência Kullback-Leibler entre distribuições de probabilidade no espaço original e reduzido.
Isomap
Algoritmo de redução dimensional que preserva distâncias geodésicas construindo um grafo de vizinhança e utilizando análise de componentes principais multidimensional.
MDS (Multidimensional Scaling)
Técnica de visualização que preserva distâncias entre pares de pontos encontrando uma configuração de baixa dimensão que minimiza o estresse de preservação das distâncias.
Variância Explicada
Proporção da variância total dos dados capturada por cada componente principal, servindo como critério para selecionar o número ótimo de dimensões.
Autoencoders
Redes neurais não supervisionadas que aprendem representações comprimidas forçando a saída a reconstruir a entrada através de um espaço latente de dimensão reduzida.
Análise Fatorial
Método estatístico que modela variáveis observadas como combinações lineares de fatores latentes não observados, separando variância comum e variância única.
Perplexidade do t-SNE
Parâmetro hiper que controla o número efetivo de vizinhos considerados no algoritmo t-SNE, influenciando o equilíbrio entre preservação de estruturas locais e globais.
ICA (Análise de Componentes Independentes)
Técnica de separação cega de fontes que busca decompor sinais multivariados em componentes estatisticamente independentes maximizando a não-gaussianidade.
Autoencoders Variacionais
Extensão probabilística dos autoencoders que aprende uma distribuição no espaço latente, permitindo a geração de novos dados e uma melhor regularização.
PHATE (Potencial de Difusão Térmica para Incorporação de Trajetórias Baseada em Afinidade)
Algoritmo que preserva trajetórias e ramificações nos dados combinando difusão térmica e redução dimensional para visualizar processos contínuos.
NMF (Fatoração de Matriz Não-Negativa)
Decomposição matricial restrita a valores não-negativos, produzindo bases interpretáveis e representações aditivas dos dados.