MAB: Multi-Armed Bandit
O Multi-Armed Bandit (MAB) é um problema clássico em teoria de decisão e aprendizado de máquinas que modela a situação em que um agente deve escolher, em cada iteração, uma ação entre várias opções, com o objetivo de maximizar o ganho cumulativo ao longo do tempo. Cada ação, ou braço (arm), fornece uma recompensa aleatória, […]
RL: Reinforcement Learning
O Reinforcement Learning (RL), ou Aprendizagem por Reforço, é um paradigma de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões por meio da interação com um ambiente. O objetivo do agente é maximizar uma recompensa cumulativa ao longo do tempo. Este processo é guiado por uma função de recompensa que fornece feedback ao […]
FL: Federated Learning
Federated Learning (FL) é uma abordagem de aprendizado de máquina distribuída que permite múltiplos dispositivos ou clientes treinarem um modelo de machine learning coletivamente, sem necessidade de compartilhar seus dados localizados. Em vez de centralizar os dados em um servidor, o FL envia o modelo para os dispositivos, que então treinam o modelo localmente usando […]
TL: Transfer Learning
Transfer Learning (TL) é uma técnica no campo da Inteligência Artificial (IA) que permite reutilizar um modelo pré-treinado em uma tarefa relacionada. Em vez de começar do zero, o TL utiliza os conhecimentos adquiridos por um modelo durante o treinamento em uma tarefa inicial e os aplica a uma nova tarefa, muitas vezes economizando tempo […]
NLG: Natural Language Generation
Natural Language Generation (NLG) é um subdomínio da Inteligência Artificial que se concentra na produção de texto legível e coerente a partir de dados estruturados, modelos estatísticos e regras linguísticas. NLG envolve a transformação de dados em narrativas textuais que são semelhantes à produção humana. Este processo é dividido em várias etapas: análise dos dados, […]
NLU: Natural Language Understanding
Natural Language Understanding (NLU) é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que se concentra na capacidade das máquinas de interpretar e compreender o idioma humano, seja escrito ou falado. Diferente do Natural Language Processing (NLP), que lida com a análise e a geração de linguagem natural, o NLU vai um passo além, focando na compreensão […]
ASR: Automatic Speech Recognition
A ASR (Automatic Speech Recognition) é uma tecnologia que permite aos computadores reconhecer e transcrever a fala humana em texto. Este processo envolve a captura do áudio, a conversão desse áudio em sinais digitais e a análise desses sinais para identificar as palavras faladas. A ASR utiliza algoritmos de processamento de sinais e aprendizado de […]
TTS: Text-to-Speech
Text-to-Speech (TTS) é uma tecnologia que permite a transformação de texto escrito em fala sintetizada. Este processo envolve várias etapas, começando com a análise do texto, passando por processos de pré-processamento, modeledição de linguagem e, finalmente, geração de voz. A análise do texto é crucial para entender a estrutura e o contexto da linguagem escrita, […]
OCR: Optical Character Recognition
O OCR (Optical Character Recognition) é uma tecnologia que permite a digitalização e conversão de texto de imagens em caracteres editáveis e pesquisáveis. O processo envolve várias etapas técnicas, iniciando com a captura de imagens de texto impresso, como documentos, fotografias ou fontes manuscritas. Essas imagens são então processadas por algoritmos de OCR que identificam […]
CV: Computer Vision
O Computer Vision (CV) é um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas para permitir que máquinas e sistemas digitais interpretem e compreendam o mundo visual como os humanos. Essa área envolve a captura, processamento, análise e interpretação de imagens e vídeos, transformando pixels em informações significativas. O CV […]
