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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Cadeia de Markov

Processo estocástico de tempo discreto onde a probabilidade do estado futuro depende apenas do estado presente e não dos estados passados (propriedade de Markov).

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Estados ocultos

Variáveis aleatórias não observáveis diretamente do sistema que evoluem de acordo com uma cadeia de Markov e geram as observações visíveis.

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Probabilidades de transição

Matriz que define as probabilidades de transitar de um estado oculto para outro a cada instante, caracterizando a dinâmica do sistema.

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Probabilidades de emissão

Distribuição de probabilidade condicional que associa a cada estado oculto a probabilidade de gerar cada observação possível.

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Algoritmo de Viterbi

Algoritmo de programação dinâmica que encontra a sequência de estados ocultos mais provável que gerou uma dada sequência de observações.

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Algoritmo de Baum-Welch

Variante do algoritmo EM para a estimação dos parâmetros de um HMM a partir de sequências de observações não rotuladas.

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Sequência de observações

Conjunto ordenado de dados observáveis produzidos pelo sistema, servindo de entrada para a inferência em HMMs.

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Matriz de emissão

Matriz onde cada elemento b(j,k) representa a probabilidade de emitir o símbolo k a partir do estado oculto j.

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Distribuição inicial

Vetor de probabilidades que define a distribuição do estado oculto no tempo t=0 antes de qualquer observação.

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Problema de decodificação

Questão fundamental que consiste em encontrar a sequência de estados ocultos mais provável que gerou uma dada sequência de observações.

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Problema de avaliação

Cálculo da probabilidade de que um dado modelo HMM tenha gerado uma sequência de observações específica.

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Problema de aprendizagem

Ajuste automático dos parâmetros do HMM (probabilidades de transição e de emissão) a partir de dados de treinamento.

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HMM discreto

Modelo de Markov oculto onde as observações provêm de um conjunto finito de símbolos discretos com probabilidades de emissão discretas.

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HMM contínuo

Variante do HMM onde as observações são variáveis contínuas, tipicamente modeladas por misturas de gaussianas.

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Topologia do HMM

Estrutura das conexões permitidas entre estados ocultos, determinando as transições possíveis no modelo.

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Estados absorventes

Estados particulares em um HMM com uma probabilidade de transição de 1 para si mesmos, impedindo qualquer saída uma vez alcançados.

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Suavização de parâmetros

Técnica de adição de pseudocontagens para evitar probabilidades nulas durante a estimativa dos parâmetros do HMM.

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Marginal posterior

Probabilidade posterior de um estado oculto em um dado instante, calculada marginalizando sobre todos os outros estados ocultos.

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