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Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI7D representation0-shot learning3D convolution4D data2-stage detector6DoF pose estimation8-bit quantization9-layer network
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAttentionAutoencoderArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
ChatbotClassifier / ClassificationClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEmbeddingEncoderEpochExplainable AI (XAI)
F
Feature ExtractionFine-tuningFusion / Multimodal FusionFoundation ModelForward Propagation
G
Gradient DescentGAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hidden LayerHallucinationHeuristicHyperparameterHierarchical Model
I
Intelligence Amplification / AugmentationImbalanced DataInstance / SampleInstruction tuningInterpretability
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Loss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLarge Language Model (LLM)Latent Variable
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOptimizerOverfitting
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPrompt
Q
Quality EstimationQueue / BufferQ-learningQuantizationQuery
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUniversal Approximation TheoremU-NetUnderfitting
V
Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVariational Autoencoder (VAE)Vision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

O que é Classificador / Classificação

Os termos classificador e classificação são fundamentais nos campos de aprendizado de máquina e ciência de dados. Um classificador é um algoritmo ou modelo que atribui amostras de dados a categorias específicas, enquanto a classificação se refere à atividade geral desse processo. Essa tarefa é crucial em várias aplicações, como detecção de spam, reconhecimento de imagens e análise de sentimentos.


Os classificadores normalmente aprendem características e padrões a partir de dados de treinamento para classificar novos dados de forma eficaz ao serem apresentados. Algoritmos de classificação comuns incluem árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte (SVM) e redes neurais. Cada algoritmo possui suas vantagens e desvantagens únicas, adequando-se a diferentes tipos de dados e tarefas.


No campo da medicina, classificadores podem ajudar médicos a categorizar pacientes em diferentes doenças com base em sintomas; no setor financeiro, podem ser usados para identificar transações fraudulentas potenciais. Além disso, plataformas de mídia social utilizam algoritmos de classificação para recomendar conteúdo aos usuários, aumentando assim o engajamento.


À medida que as tecnologias de inteligência artificial continuam a avançar, a precisão e eficiência dos classificadores provavelmente melhorarão significativamente. No futuro, a aplicação de modelos de aprendizado profundo acelerará ainda mais o desenvolvimento das técnicas de classificação, permitindo que lidem com conjuntos de dados e tarefas mais complexas.


A principal vantagem dos classificadores é a capacidade de automatizar e otimizar o processamento de dados, mas suas desvantagens incluem a dependência de dados de treinamento e a possibilidade de overfitting. Ao escolher um classificador, os usuários devem considerar as características dos dados, a complexidade da tarefa e a interpretabilidade do modelo.


Ao utilizar classificadores, a pré-processamento de dados, a seleção de características e a avaliação do modelo são etapas cruciais. Garantir a qualidade e a diversidade dos dados ajudará a melhorar o desempenho e a confiabilidade dos modelos de classificação.