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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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categorias
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subcategorias
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Aprendizagem por Protótipos

Aprendizagem supervisionada onde o modelo constrói e utiliza exemplos representativos (protótipos) para classificar novas instâncias com base na sua similaridade.

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Raciocínio Baseado em Casos

Metodologia de resolução de problemas que utiliza casos passados semelhantes como analogias para resolver novos problemas, baseando-se na memória de experiências.

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Classificador de Protótipo Mais Próximo

Algoritmo de classificação que atribui um rótulo a uma nova instância comparando-a com o protótipo mais próximo no espaço de características de acordo com uma métrica de distância definida.

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Seleção de Protótipos

Processo algorítmico de identificação e conservação dos exemplos mais representativos de um conjunto de dados, eliminando redundâncias para otimizar o desempenho e a interpretabilidade.

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Vetores de Ativação de Conceitos

Vetores direcionais no espaço latente de uma rede neural que capturam a direção de variação máxima para um conceito semântico específico, permitindo identificar protótipos conceituais.

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Protótipos K-Means

Utilização dos centroides resultantes do algoritmo K-Means como protótipos representativos de clusters, permitindo explicar as previsões por proximidade com centroides de classe.

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Medoides

Pontos reais de um cluster que minimizam a soma das distâncias a todos os outros pontos do cluster, servindo como protótipos mais robustos do que os centroides, pois pertencem efetivamente aos dados.

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Redes Neurais Baseadas em Protótipos

Arquiteturas de redes neurais que incorporam explicitamente camadas de protótipos aprendíveis, permitindo decisões baseadas na similaridade com exemplos representativos.

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Métricas de Similaridade

Funções matemáticas que quantificam a semelhança entre duas instâncias no espaço de características, fundamentais para identificar e comparar protótipos em sistemas explicativos.

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Espaço de Protótipos

Subespaço dimensional do espaço de características onde os protótipos são projetados e organizados para facilitar a interpretação visual e a análise das relações entre exemplos representativos.

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Protótipos Críticos

Subconjunto de protótipos com o maior impacto discriminatório nas fronteiras de decisão, identificados pela sua contribuição máxima para a separação entre diferentes classes.

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Diversidade de Protótipos

Medida da dissimilaridade intra-classe entre os protótipos selecionados, garantindo uma cobertura representativa e completa da variabilidade dos dados em cada categoria.

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Relevância do Protótipo

Pontuação que quantifica a importância de um protótipo para explicar uma previsão específica, calculada geralmente como o inverso da distância ponderada entre a instância e o protótipo.

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Interpretabilidade por Exemplos

Paradigma de explicabilidade onde as previsões são interpretadas através da apresentação de exemplos semelhantes e contra-exemplos relevantes, tornando as decisões compreensíveis por analogia.

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Explicação Baseada em Instâncias

Abordagem explicativa que justifica uma previsão identificando e apresentando as instâncias de treinamento mais semelhantes que influenciaram a decisão do modelo.

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Distância do Protótipo

Medida quantitativa do desvio entre uma instância a ser explicada e seus protótipos de referência, utilizada como principal critério para gerar explicações baseadas na similaridade.

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Agrupamento de Protótipos

Técnica de agrupamento hierárquico de instâncias para identificar automaticamente candidatos a protótipos representativos das diferentes estruturas intra-classe dos dados.

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Explicação Baseada em Casos

Método explicativo adaptado do raciocínio baseado em casos, onde as decisões são justificadas pela apresentação de casos históricos semelhantes com seus resultados conhecidos e interpretáveis.

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