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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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NMF (Fatoração de Matrizes Não-Negativas)

Algoritmo de fatoração matricial que decompõe uma matriz não-negativa no produto de duas matrizes também não-negativas, permitindo representações aditivas e interpretáveis dos dados.

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Fatoração matricial

Técnica matemática que consiste em decompor uma matriz no produto de matrizes mais simples para revelar estruturas latentes ou reduzir a dimensionalidade dos dados.

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Restrições de não-negatividade

Restrição que impõe que todas as entradas das matrizes fatoradas sejam positivas ou nulas, garantindo uma interpretabilidade física e aditiva dos componentes.

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Representação aditiva

Modelo onde cada dado é expresso como uma soma ponderada de componentes de base, sem subtração, permitindo uma interpretação intuitiva das contribuições elementares.

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Matriz de base (W)

Primeira matriz fatorada em NMF contendo os vetores de base que representam as características fundamentais ou padrões latentes dos dados originais.

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Matriz de coeficientes (H)

Segunda matriz fatorada em NMF contendo os pesos ou coeficientes de ativação indicando como cada dado é construído a partir dos componentes de base.

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Atualizações multiplicativas

Algoritmo de otimização iterativo para NMF que atualiza as matrizes usando regras multiplicativas garantindo a manutenção das restrições de não-negatividade.

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Representação baseada em partes

Propriedade fundamental de NMF onde os componentes de base representam partes elementares dos dados, ao contrário das representações globais de outros métodos fatoriais.

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Reconhecimento Facial

Aplicação clássica de NMF onde os rostos são decompostos em partes características (olhos, nariz, boca), permitindo uma representação compacta e robusta.

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Seleção de Rank

Problema crítico em NMF que consiste em escolher o número ótimo de componentes (rank) para equilibrar a compressão e a qualidade de reconstrução dos dados.

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NMF de Kernel (Kernel NMF)

Extensão de NMF que utiliza funções kernel para capturar relações não-lineares nos dados, mantendo as restrições de não-negatividade.

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