Glossário de IA e ML
Um recurso para aprender sobre as definições padrão de glossário para Inteligência Artificial, Engenharia de Dados, Ciência de Dados e conceitos de Machine Learning.
A
A.C.I.D. Transactions
ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) é um acrônimo que representa os princípios fundamentais que regem as operações transacionais dentro de bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados. Cada letra em ACID corresponde a uma propriedade fundamental que, coletivamente, garante a integridade, a confiabilidade e a robustez das transações.
API
Uma API, ou Interface de Programação de Aplicações, é como um mensageiro que permite que diferentes aplicações de software se comuniquem entre si.
ANN Benchmarks
O Benchmark ANN é uma ferramenta de avaliação abrangente projetada para medir e comparar o desempenho de diferentes algoritmos ANNS.
ANNS
A pesquisa aproximada do vizinho mais próximo (ANNS) é uma técnica poderosa em pipelines de aprendizagem automática e ciência de dados que permite uma pesquisa eficiente do vizinho mais próximo em grandes conjuntos de dados. A ANNS é um método para encontrar o vizinho mais próximo de um determinado ponto de consulta num grande conjunto de dados de pontos. O objetivo do ANNS é encontrar um vizinho mais próximo aproximado com elevada probabilidade, minimizando o custo computacional.
AI Agents
Os agentes de IA são concebidos para pensar e agir de forma independente, baseando-se no feedback do ambiente e no seu monólogo interno. Geram uma lista de tarefas e evoluem e adaptam-se constantemente para atingir o seu objetivo da melhor forma possível.
AI Hallucination
Conheça a definição de AI hallucinations, veja alguns exemplos de AI hallucinations e muito mais.
AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) é um modelo estatístico popular para previsão de séries temporais. Ele usa dados históricos para compreender padrões do conjunto de dados e prever valores futuros. O modelo usa três componentes para prever valores futuros: Autorregressão (AR), Diferenciação (I) e Média Móvel (MA).
AI Database
Saiba o que é um banco de dados de I.A., para que são usados, os tipos de bancos de dados de I.A. e muito mais.
Agentic RAG
O RAG agêntico é uma versão avançada do RAG que usa agentes de IA para gerenciar e otimizar a recuperação e a geração de informações, permitindo respostas mais adaptáveis e precisas ao aproveitar ferramentas externas e fontes de conhecimento.
Application Performance Monitoring (APM)
O monitoramento de desempenho de aplicações (APM) é a prática de usar ferramentas projetadas para ajudar profissionais de TI a monitorar o desempenho e a disponibilidade de aplicações de software. É como um check-up regular do aplicativo para garantir que estejam saudáveis e funcionando conforme o esperado.
AI Hardware
Explora os principais componentes e conceitos, enfatizando como as soluções de hardware de IA impactam o desempenho da IA em várias aplicações.
Agent2Agent
Agent2Agent é um protocolo que permite que agentes de IA autônomos—desenvolvidos por diferentes organizações usando diversas tecnologias—descubram uns aos outros, comuniquem-se e colaborem em tarefas complexas entre plataformas, transformando assim assistentes isolados em uma força de trabalho coordenada e multiagente.
Approximate Dynamic Programming
A Programação Dinâmica Aproximada (ADP) resolve problemas de tomada de decisão que são complexos demais para a programação dinâmica tradicional. Ela encontra soluções quase ótimas usando técnicas de aproximação em vez de cálculos exatos. Essas aproximações permitem lidar com a "maldição da dimensionalidade", que ocorre em problemas com espaços de estado grandes ou contínuos. A ADP é amplamente utilizada em áreas como robótica, finanças e logística, fornecendo soluções práticas quando métodos exatos são lentos demais ou impraticáveis.
Activation Functions
Funções de ativação são funções matemáticas usadas em redes neurais para determinar a saída de um neurônio, introduzindo não linearidade no modelo. Elas são aplicadas às entradas dos nós (neurônios), as unidades fundamentais de uma rede neural, para produzir a saída do nó. Uma rede neural calcula a soma ponderada das entradas, adiciona um viés e, em seguida, passa essa soma pela função de ativação, que gera um valor modificado. Esse valor é passado para a próxima camada da rede ou torna-se a saída final.