Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Classificação de imagens
Tarefa de visão computacional que consiste em atribuir um rótulo predefinido a uma imagem inteira de acordo com seu conteúdo principal, usando algoritmos de aprendizado de máquina.
Rede neural convolucional
Arquitetura de aprendizado profundo especializada no processamento de imagens, usando camadas de convolução para extrair automaticamente características hierárquicas.
Convolução
Operação matemática que aplica um filtro (kernel) em uma imagem para detectar padrões específicos como bordas, texturas ou formas.
Pooling
Operação de redução dimensional que amostra as características extraídas, permitindo reduzir a complexidade computacional enquanto preserva a informação essencial.
Softmax
Função de ativação de saída que converte os logits em uma distribuição de probabilidades sobre as classes, garantindo que a soma das probabilidades seja igual a 1.
Matriz de confusão
Tabela de avaliação de desempenho que mostra as previsões corretas e incorretas do modelo para cada classe, permitindo identificar erros sistemáticos.
One-hot encoding
Representação vetorial dos rótulos de classe onde cada vetor contém um único elemento igual a 1 e todos os outros iguais a 0.
Arquitetura ResNet
Família de redes neurais profundas que usam conexões residuais para permitir o treinamento de redes muito profundas sem degradação de desempenho.
Camadas totalmente conectadas
Últimas camadas de uma CNN onde cada neurônio está conectado a todos os neurônios da camada anterior para combinar as características extraídas em previsões finais.
Perda de entropia cruzada
Função de perda padrão para problemas de classificação multiclasse medindo a divergência entre as probabilidades previstas e os rótulos reais.
Amostragem estratificada
Método de amostragem preservando a distribuição das classes durante a divisão do conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste.
Grad-CAM
Técnica de visualização gerando mapas de calor para interpretar as decisões da CNN identificando as regiões da imagem que influenciam a classificação.
Precisão top-k
Métrica de desempenho considerando uma previsão correta se o rótulo real aparecer entre as k previsões mais prováveis do modelo.