Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Janela Deslizante (Sliding Window)
Método de engenharia de características que segmenta uma série temporal em subsequências de tamanho fixo que se movem um passo temporal de cada vez para criar amostras de treinamento.
Decomposição STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess)
Algoritmo robusto que decompõe uma série temporal em três componentes: tendência, sazonalidade e resíduo, facilitando a análise e a modelagem para a manutenção preditiva.
Diferenciação Temporal
Transformação de estacionarização que calcula a diferença entre observações sucessivas para eliminar a tendência e tornar a série temporal mais estável para a modelagem.
Detecção de Anomalias por Isolation Forest
Algoritmo de limpeza que isola as observações construindo árvores de decisão aleatórias, onde as anomalias são identificadas pelo seu caminho mais curto até uma folha.
Normalização Min-Max Temporal
Método de escalonamento que transforma os valores de uma série temporal em um intervalo fixo [0, 1] usando o mínimo e o máximo da janela de treinamento para preservar as relações temporais.
Engenharia de Características de Lag
Criação de variáveis explicativas baseadas nos valores defasados (lags) da série temporal original para capturar as dependências temporais e a autocorrelação.
Agregação Temporal por Média Móvel
Técnica de redução de ruído que calcula a média das observações em uma janela temporal deslizante para suavizar as flutuações de curto prazo e revelar as tendências subjacentes.
Padronização Z-Score Temporal
Normalização que subtrai a média e divide pelo desvio padrão calculados em uma janela temporal para centralizar e reduzir os dados, tornando os modelos menos sensíveis às escalas.
Codificação Cíclica de Características Temporais
Transformação que representa as características temporais cíclicas (hora, dia, mês) pelos seus senos e cossenos para preservar a natureza circular do tempo nos modelos.
Imputação por KNN Temporal
Método de preenchimento de valores ausentes que utiliza os k vizinhos mais próximos no tempo para estimar o valor ausente, baseado na similaridade das sequências adjacentes.
Filtragem Passa-Baixa de Butterworth
Técnica de remoção de ruído que elimina as altas frequências de uma série temporal enquanto preserva as baixas frequências, utilizando um filtro com uma resposta em frequência plana na banda passante.
Reamostragem Temporal (Resampling)
Processo que modifica a frequência de amostragem de uma série temporal por superamostragem (upsampling) ou subamostragem (downsampling) para alinhar os dados em uma grade temporal uniforme.
Detecção de Pontos de Mudança (Change Point Detection)
Algoritmo que identifica os momentos em que as propriedades estatísticas de uma série temporal mudam de forma significativa, crucial para detectar as transições entre estados operacionais.
Transformada de Wavelets (Wavelet Transform)
Técnica de decomposição que analisa uma série temporal em diferentes frequências e resoluções temporais, permitindo isolar as características locais para a detecção de falhas.
Criação de Características Estatísticas Móveis
Geração de variáveis descritivas calculadas em janelas temporais deslizantes como a variância, a assimetria (skewness) ou a curtose (kurtosis) para capturar a dinâmica local dos sinais.
Imputação por Interpolação Spline
Método avançado de preenchimento de valores ausentes que utiliza polinômios por partes para criar uma curva suave passando pelos pontos de dados conhecidos.