Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Processo de Difusão Direta
Processo iterativo que adiciona progressivamente ruído gaussiano aos dados originais até obter uma distribuição puramente aleatória, servindo de base para modelos de difusão para aumento de dados.
Processo de Difusão Inversa
Processo inverso que aprende a remover progressivamente o ruído dos dados para reconstruir ou gerar novas variações, essencial para criar amostras aumentadas realistas.
Aumento de Dados por Difusão
Técnica que utiliza modelos de difusão para gerar variações estruturadas e realistas dos dados de treinamento, melhorando a robustez e a generalização dos modelos de machine learning.
Difusão Condicional por Classe
Extensão dos modelos de difusão que integra informações de classe para controlar a geração de aumentos específicos para cada categoria do conjunto de dados.
Dados Sintéticos Baseados em Difusão
Dados artificiais gerados por modelos de difusão, preservando as características estatísticas e estruturais dos dados originais, ao mesmo tempo que introduzem uma variação controlada.
Geração de Variações
Processo de criação de múltiplas variações de uma amostra original usando diferentes pontos de partida no espaço de difusão, enriquecendo assim a diversidade do conjunto de dados aumentado.
Amostragem por Difusão
Métodos de amostragem do processo de difusão inversa, determinando a qualidade e a diversidade dos dados aumentados gerados através de estratégias como DDIM ou DPM-Solver.
Rede de Predição de Ruído
Rede neural treinada para prever o ruído adicionado em cada etapa de difusão, constituindo o cerne dos modelos de difusão para a geração controlada de dados aumentados.
Trajetória de Difusão
Caminho percorrido pelos dados no espaço de difusão desde o estado ruidoso até a reconstrução, influenciando diretamente a natureza e a qualidade dos aumentos produzidos.
Geração de Conjunto de Dados Aumentado
Processo sistemático de criação de conjuntos de dados estendidos usando modelos de difusão, combinando dados originais e variações sintéticas para melhorar o desempenho da aprendizagem.
Melhoria de Características Baseada em Difusão
Aplicação de modelos de difusão para melhorar ou corrigir características específicas dos dados, preservando sua integridade semântica global.
Difusão Controlada
Técnicas que guiam o processo de difusão com restrições ou condições específicas para gerar aumentos direcionados que respeitam certas propriedades desejadas.
Interpolação de Difusão
Método que cria amostras intermediárias entre dois ou mais pontos de dados no espaço de difusão, permitindo um aumento progressivo e controlado.
Adição Progressiva de Ruído
Estratégia de aumento que adiciona ruído progressivamente aos dados através do processo de difusão, criando variações sutis a significativas para um treinamento robusto.
Detecção de Outliers Baseada em Difusão
Utilização de modelos de difusão para identificar e gerar exemplos de fronteira ou de configurações raras, melhorando a resiliência do modelo a casos extremos.