Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Análise de Componentes Principais
Técnica linear que projeta os dados nos eixos de variância máxima para reduzir a dimensionalidade.
t-SNE
Algoritmo não linear que preserva as estruturas locais transformando as similaridades em probabilidades.
UMAP
Técnica de redução de dimensionalidade não linear baseada em topologia algébrica e aprendizado de variedades.
Autoencoders
Arquitetura de redes neurais que aprende a comprimir e reconstruir dados para reduzir sua dimensionalidade.
Análise de Componentes Independentes
Método estatístico que separa um sinal multivariado em componentes subjacentes independentes.
Análise Discriminante Linear
Técnica supervisionada que maximiza a separabilidade entre classes enquanto reduz a dimensionalidade.
Fatoração de Matriz
Decomposição de uma matriz em um produto de matrizes de posto inferior para revelar estruturas latentes.
ISOMAP
Algoritmo não linear que preserva as distâncias geodésicas em uma variedade imersa.
Incorporação Linear Local
Técnica que preserva as relações de vizinhança local no espaço de dimensão reduzida.
Escalonamento Multidimensional
Método que representa objetos em um espaço de dimensão inferior, preservando suas distâncias mútuas.
Fatoração de Matrizes Não Negativas
Fatoração matricial com restrição de não negatividade produzindo representações aditivas.
Projeção Aleatória
Técnica simples que projeta os dados num subespaço aleatório, preservando as distâncias.
Mapas de Difusão
Método baseado em processos de difusão para capturar a geometria intrínseca dos dados.
Seleção de Características
Seleção de um subconjunto ótimo de características originais em vez de projeção em novas dimensões.
PCA de Kernel
Extensão da PCA que utiliza funções de kernel para capturar relações não-lineares nos dados.