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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 Modelagem de Sequência

A modelagem de sequência é um método usado para prever valores futuros aprendendo padrões em dados temporais ou espaciais. É amplamente aplicada no aprendizado de máquina e na ciência de dados para lidar com dados de séries temporais, como previsão de preços de ações, processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de fala.


A importância da modelagem de sequência está em sua capacidade de processar dados dinâmicos, fornecendo suporte para a tomada de decisões. No setor financeiro, ajuda investidores a prever tendências de mercado; na área da saúde, pode prever a progressão de doenças; na análise de mídias sociais, prevê o comportamento dos usuários.


A modelagem de sequência geralmente envolve vários algoritmos, incluindo Redes Neurais Recursivas (RNNs), Redes de Memória de Longo Prazo e Curto Prazo (LSTMs) e Unidades Recorrentes Gated (GRUs). Esses modelos conseguem capturar dependências temporais nos dados sequenciais, permitindo previsões mais precisas.


Por exemplo, no processamento de linguagem natural, a modelagem de sequência é usada para tradução de idiomas e geração de texto. No reconhecimento de fala, ajuda os sistemas a entender sinais de voz contínuos. Além disso, a modelagem de sequência também é aplicada em previsões meteorológicas e programação de produção.


Com os avanços em aprendizado profundo e capacidade computacional, as aplicações de modelagem de sequência continuarão a se expandir. Tecnologias emergentes, como Redes Neurais Gráficas (GNNs) e mecanismos de autoatenção (como Transformers), impulsionarão o desenvolvimento da modelagem de sequência, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.


Enquanto a modelagem de sequência possui fortes capacidades de aprendizado e previsão, especialmente ao lidar com padrões complexos, suas desvantagens incluem a alta demanda por quantidade de dados, o que pode tornar o processo de treinamento muito demorado, e a complexidade do modelo que pode levar ao overfitting.


Ao implementar a modelagem de sequência, é importante prestar atenção ao pré-processamento de dados, seleção de características e avaliação de modelos. Além disso, manter a transparência e a interpretabilidade dos resultados do modelo também é crucial.