Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Transformação de Variáveis Numéricas
Aplicação de transformações matemáticas às variáveis contínuas para melhorar sua distribuição e relação com o alvo.
Codificação de Variáveis Categóricas
Conversão de dados textuais ou categóricos em formato numérico utilizável por algoritmos de aprendizado de máquina.
Gestão de Valores Ausentes
Técnicas de imputação e tratamento de dados ausentes para manter a integridade do conjunto de dados.
Criação de Características Temporais
Extração e geração de variáveis baseadas no tempo a partir de dados temporais ou sequenciais.
Extração de Características Textuais
Transformação de texto não estruturado em vetores numéricos por meio de técnicas como TF-IDF, embeddings e n-gramas.
Engenharia Geoespacial
Criação de variáveis a partir de dados de localização e coordenadas geográficas para capturar relações espaciais.
Normalização e Padronização
Escalonamento de variáveis para comparabilidade e convergência ideal dos algoritmos de aprendizagem.
Seleção de Características
Identificação e conservação das variáveis mais relevantes para melhorar o desempenho e reduzir a complexidade.
Redução de Dimensionalidade
Técnicas como PCA e t-SNE para comprimir a informação preservando as variações importantes.
Criação de Interações
Geração de novas características por combinação multiplicativa ou aditiva entre variáveis existentes.
Transformação de Distribuições
Aplicação de transformações logarítmicas, Box-Cox ou Yeo-Johnson para normalizar distribuições assimétricas.
Extração de Características de Imagens
Conversão de dados visuais em descritores numéricos através de histogramas, texturas e descritores locais.
Engenharia de Características de Áudio
Extração de características espectrais e temporais como MFCC, chroma e espectrogramas a partir de sinais de áudio.
Agregação Temporal
Criação de estatísticas móveis e agregados em janelas temporais para capturar tendências e padrões.
Características Polinomiais
Geração de termos de ordem superior para capturar relações não-lineares entre variáveis.
Binning e Discretização
Divisão de variáveis contínuas em intervalos discretos para capturar efeitos não lineares e reduzir o ruído.
Engenharia para Séries Temporais
Criação de recursos de lag, médias móveis e decomposições sazonais para modelar dependências temporais.
Extração de Características de Grafos
Geração de descritores a partir de estruturas de redes como centralidade, agrupamento e incorporações de nós.