Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Critério de Informação de Desvio (DIC)
Métrica de seleção de modelo bayesiano que avalia a adequação do modelo enquanto penaliza sua complexidade, análogo ao AIC em frequentista.
Critério de Informação de Watanabe-Akaike (WAIC)
Método de seleção de modelo totalmente bayesiano que estima a divergência esperada entre o modelo e o processo gerador real.
Fator de Bayes
Logaritmo da probabilidade marginal dos dados, usado para classificar modelos na seleção bayesiana.
Modelo de Espaço Latente
Classe de modelos bayesianos onde variáveis latentes não observadas são inferidas para explicar a estrutura dos dados observados.
Método de Reversible-Jump MCMC
Algoritmo de amostragem avançado que permite explorar modelos de diferentes dimensões para a seleção de modelos bayesianos.
Prior de Zellner-Siow
Distribuição a priori padrão para regressão linear bayesiana, favorecendo modelos parcimoniosos na seleção de variáveis.
Média de Modelos Bayesianos (BMA)
Técnica que combina as previsões de vários modelos ponderados por suas probabilidades a posteriori para melhorar a robustez inferencial.
Probabilidade A Posteriori do Modelo (PMP)
Probabilidade de que um dado modelo seja o verdadeiro modelo gerador dos dados, após atualização bayesiana com as observações.
Validação Cruzada Bayesiana (BCV)
Método de validação de modelo que avalia sua capacidade preditiva particionando os dados e comparando as previsões com as observações.
Teste de Razão de Bayes
Procedimento de decisão baseado no fator de Bayes para aceitar ou rejeitar uma hipótese nula em um contexto bayesiano.
Seleção de Variáveis Bayesiana
Aplicação da seleção de modelo bayesiana para identificar preditores relevantes em modelos de regressão.
Prior de g
Família de distribuições a priori para testes de hipóteses bayesianos, controlando a distância entre a hipótese nula e a alternativa.
Escala de Kass-Raftery
Interpretação padronizada dos fatores de Bayes em categorias (fraca, moderada, forte, muito forte) para avaliar a significância das evidências.
Modelo Não Paramétrico Bayesiano
Abordagem bayesiana onde o número de parâmetros pode crescer com os dados, utilizando processos como Dirichlet ou Gaussiano.
Inferência Aproximada por Cálculo Variacional
Método de aproximação da distribuição a posteriori para seleção de modelo quando os cálculos exatos são intratáveis.