Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Análise de Componentes Principais
Técnica linear que transforma os dados em um novo espaço ortogonal maximizando a variância.
t-SNE
Algoritmo não linear que preserva as estruturas locais para visualizar dados de alta dimensão.
UMAP
Método não linear que preserva tanto a estrutura local quanto a global dos dados.
Análise Fatorial
Técnica estatística que modela as covariâncias observadas entre variáveis através de fatores latentes.
Autoencoders
Redes neurais não supervisionadas que aprendem representações compactadas de dados.
LDA
Método supervisionado que maximiza a separabilidade entre classes conhecidas a priori.
ISOMAP
Algoritmo que preserva as distâncias geodésicas na variedade dos dados.
LLE
Técnica que preserva as relações lineares locais entre pontos de dados vizinhos.
Seleção de Variáveis
Processo de seleção do subconjunto ótimo de variáveis preditivas relevantes.
Projeção Aleatória
Método rápido que projeta os dados em um espaço de menor dimensão, preservando aproximadamente as distâncias.
NMF
Fatoração matricial com restrições de não-negatividade para representações aditivas.
MDS
Técnica que preserva as distâncias por pares entre pontos em um espaço de dimensão reduzida.
Mapas de Difusão
Método baseado em caminhadas aleatórias que captura a geometria intrínseca dos dados.
ICA
Técnica que separa um sinal multivariado em componentes estatisticamente independentes.
PHATE
Método que preserva trajetórias e ramificações contínuas em dados biológicos.
PCA Kernelizada
Extensão da PCA que utiliza funções kernel para capturar relações não lineares.
SVD Truncada
Decomposição de valores singulares parcial para compressão eficiente de matrizes esparsas.