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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Variedade de dados

Espaço geométrico de baixa dimensão no qual os dados de alta dimensão são supostos residir, permitindo capturar a estrutura intrínseca das observações.

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Algoritmo MDS

Técnica de análise multidimensional que posiciona objetos em um espaço de dimensão reduzida, preservando da melhor forma possível as distâncias entre pares de objetos do espaço original.

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Matriz de caminhos mais curtos

Matriz contendo as distâncias geodésicas aproximadas entre todos os pares de pontos, calculadas aplicando o algoritmo de Floyd-Warshall ou Dijkstra no grafo de vizinhança.

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Embedding isométrico

Representação dos dados em um espaço de dimensão reduzida que preserva as distâncias geodésicas, garantindo que as relações métricas originais sejam mantidas no espaço projetado.

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Parâmetro k

Número de vizinhos mais próximos usados para construir o grafo de vizinhança no ISOMAP, controlando o equilíbrio entre a captura da estrutura local e global dos dados.

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Análise de componentes curvilíneas

Alternativa não linear à PCA que descobre componentes seguindo a curvatura da variedade em vez de direções lineares, conceito similar ao ISOMAP.

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Densidade de amostragem

Distribuição dos pontos na variedade que afeta a qualidade da aproximação das distâncias geodésicas e, portanto, o desempenho global do algoritmo ISOMAP.

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Mapa de Kohonen

Rede neural artificial competitiva que projeta dados de alta dimensão em uma grade bidimensional, preservando certas relações topológicas.

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Distorção Métrica

Medida do desvio entre as distâncias originais no espaço de alta dimensão e as distâncias após a projeção, avaliando a qualidade da preservação geométrica pelo ISOMAP.

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Isometria Local

Princípio segundo o qual as distâncias em pequenas vizinhanças devem ser perfeitamente preservadas, servindo de base para a aproximação das distâncias geodésicas globais.

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Maldição da Dimensionalidade

Fenômeno em que o volume do espaço aumenta exponencialmente com o número de dimensões, tornando os dados cada vez mais esparsos e justificando o uso de algoritmos como o ISOMAP.

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