Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Concept Drift
Mudança na distribuição de probabilidade condicional P(y|x) onde as relações entre as características e o alvo evoluem ao longo do tempo, exigindo adaptação dos modelos preditivos.
Virtual Drift
Mudança na distribuição marginal P(x) das características de entrada sem modificação da relação subjacente entre as características e o alvo P(y|x).
Real Drift
Modificação fundamental da relação entre as características e a variável alvo P(y|x), afetando diretamente o desempenho preditivo do modelo.
DDM (Drift Detection Method)
Algoritmo de monitoramento estatístico baseado nas taxas de erro do modelo usando a distribuição binomial para detectar mudanças significativas no desempenho.
EDDM (Early Drift Detection Method)
Variante do DDM otimizada para detectar mudanças graduais monitorando a distância média entre erros sucessivos em vez de apenas a taxa de erro.
ADWIN (Adaptive Windowing)
Algoritmo adaptativo que mantém uma janela deslizante de tamanho variável e compara estatisticamente as distribuições de duas subjanelas para detectar mudanças.
Page-Hinkley Test
Teste estatístico de detecção de mudanças baseado no acúmulo das diferenças entre os valores observados e sua média, eficaz para identificar derivas abruptas.
KS Test (Kolmogorov-Smirnov Test)
Teste não paramétrico comparando as funções de distribuição cumulativa de duas amostras para determinar se elas provêm da mesma distribuição.
EWMA (Média Móvel Ponderada Exponencialmente)
Método de suavização estatística que atribui pesos decrescentes exponencialmente às observações mais antigas para detectar mudanças em séries temporais.
Taxa de Detecção de Deriva
Métrica que mede a proporção de derivas reais corretamente identificadas por um algoritmo de detecção, avaliando assim sua eficácia de detecção.
Taxa de Falso Alarme
Proporção de falsas detecções de deriva sinalizadas por um algoritmo quando nenhuma mudança real ocorreu na distribuição dos dados.
Atraso de Detecção
Tempo decorrido entre a ocorrência real de uma deriva de conceito e sua detecção pelo algoritmo de monitoramento, medindo a reatividade do sistema.
Métodos Baseados em Janela
Abordagens de detecção de deriva que usam janelas temporais para comparar distribuições estatísticas entre dados recentes e históricos.
Controle Estatístico de Processo
Conjunto de métodos estatísticos usados para monitorar e controlar processos, adaptados para detecção de derivas em fluxos de dados.
Detecção de Ponto de Mudança
Identificação dos momentos precisos onde as propriedades estatísticas de uma série temporal mudam significativamente, fundamentais para detecção de deriva.
Deriva de Característica
Modificação na distribuição de uma ou mais características de entrada P(xi) ao longo do tempo, podendo afetar indiretamente o desempenho do modelo.
Deriva de Probabilidade Prévia
Mudança na distribuição marginal da variável alvo P(y) sem modificação da relação condicional P(y|x), afetando o equilíbrio das classes.
Métodos de Conjunto para Detecção de Deriva
Abordagens que combinam vários detectores de deriva ou modelos base para melhorar a robustez e precisão da detecção de mudanças.
Deriva Gradual
Tipo de deriva de conceito onde as mudanças na distribuição dos dados ou nas relações entre variáveis ocorrem progressivamente ao longo de um período estendido.
Deriva Abrupta
Mudança súbita e imediata na distribuição dos dados ou nas relações entre variáveis, exigindo detecção rápida e adaptação do modelo.