Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
LLE (Locally Linear Embedding)
Algoritmo de redução de dimensionalidade não-linear que preserva as relações geométricas locais reconstruindo cada ponto como uma combinação linear ponderada dos seus vizinhos mais próximos.
Variedade Diferenciável
Espaço topológico que se assemelha localmente a um espaço euclidiano, fundamental em LLE para modelar a estrutura subjacente dos dados de alta dimensão.
Vizinhança Local
Conjunto dos pontos mais próximos de um ponto de referência no espaço original, utilizado em LLE para capturar as relações geométricas locais.
Pesos de Reconstrução
Coeficientes ótimos que minimizam o erro de reconstrução ao expressar um ponto como uma combinação linear dos seus vizinhos no algoritmo LLE.
Embedding Não-Linear
Transformação não-linear que projeta dados de alta dimensão para um espaço de menor dimensão, preservando certas propriedades estruturais.
Número de Vizinhos k
Parâmetro crucial em LLE que determina o número de pontos mais próximos considerados para construir a representação local de cada dado.
Valores Próprios Triviais
Valores próprios iguais a zero que aparecem na decomposição espectral de LLE, correspondendo aos vetores próprios constantes que devem ser ignorados.
Hipótese da Variedade
Princípio fundamental em LLE que assume que os dados de alta dimensão residem numa variedade diferenciável de menor dimensão.
Otimização Local
Estratégia em LLE onde os pesos são calculados independentemente para cada ponto usando apenas sua vizinhança local, garantindo a invariância a transformações globais.
Matriz de Coordenadas
Resultado final de LLE contendo as coordenadas dos pontos no espaço de baixa dimensão, obtido pela decomposição em valores próprios da matriz de custo.
Matriz de Pesos W
Matriz esparsa contendo os pesos de reconstrução calculados na primeira etapa de LLE, caracterizando a geometria local dos dados.
Decomposição Espectral
Processo matemático utilizado na segunda etapa de LLE para encontrar os vetores próprios correspondentes aos menores valores próprios não nulos.