LLM: Large Language Models
Os Large Language Models (LLMs) são sistemas de inteligência artificial projetados para processar e gerar texto a partir de grandes volumes de dados de linguagem. Esses modelos são construídos usando redes neurais profundas, geralmente arquiteturas de transformers, que permitem que eles aprendam representações complexas de palavras, frases e parágrafos. Durante o processo de treinamento, os […]
PCA: Principal Component Analysis
A Análise de Componentes Principais (PCA, do inglês Principal Component Analysis) é uma técnica estatística utilizada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados, mantendo as informações mais relevantes. Em termos mais técnicos, o PCA transforma um conjunto de variáveis potencialmente correlacionadas em um novo conjunto de variáveis, chamadas componentes principais, que são linearmente […]
KNN: K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado utilizado para classificação e regressão. O princípio básico do KNN é que objetos semelhantes tendem a estar próximos uns dos outros no espaço de características. Durante a fase de treinamento, o algoritmo armazena todos os pontos de dados do conjunto de treinamento. Na fase de teste, […]
SVM: Support Vector Machines
Support Vector Machine (SVM) é um algoritmo de aprendizado supervisionado utilizado principalmente para tarefas de classificação, embora também possa ser aplicado para regressão. O objetivo principal do SVM é encontrar o hiperplano de separação ótimo que maximize a margem entre diferentes classes no espaço de feautres. O hiperplano é definido por um conjunto de vetores […]
ANN: Artificial Neural Networks
As Redes Neurais Artificiais (ANN, do inglês Artificial Neural Networks) são um subcampo da Intelligence Artificial (IA) que tenta imitar o funcionamento do cérebro humano, não em termos de biologia, mas sim de processamento de informações. Uma ANN é composta por diversas unidades de processamento, conhecidas como neurônios ou nós, organizados em camadas. O trio […]
RL: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) é um ramo da inteligência artificial e da aprendizagem de máquinas focado no treinamento de agentes para tomar decisões em ambientes dinâmicos. O processo de aprendizagem é guiado por recompensas e punições, onde o agente interage com o ambiente e recebe feedbacks sob a forma de recompensas. O objetivo é maximizar a […]
GAN: Generative Adversarial Networks
As GANs (Generative Adversarial Networks), ou Redes Adversariais Gerativas, são um tipo de modelo de aprendizado de máquina que consiste em duas redes neurais que competem entre si. A primeira rede, chamada de gerador, tem a função de criar dados sintéticos que tentam replicar a distribuição de um conjunto de dados real. A segunda rede, […]
RNN: Recurrent Neural Networks
Recurrent Neural Networks (RNNs) são um tipo de modelo de rede neural artificial projetado para processar sequências de dados, onde a ordem dos elementos é crucial. Diferentemente das redes neurais feedforward, que processam dados em uma única direção, os RNNs possuem conexões de retroalimentação que permitem que informações do passado influenciem a saída atual. Isso […]
CNN: Convolutional Neural Networks
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs, do inglês Convolutional Neural Networks) são um tipo de rede neural profundas (Deep Learning) projetadas especificamente para processar dados com uma estrutura de grade inerente, como imagens. A arquitetura das CNNs é composta por camadas convolucionais, camadas de pooling e camadas totalmente conectadas. As camadas convolucionais aplicam filtros (ou kernels) […]
NLP: Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) é um ramo da inteligência artificial que se concentra em permitir a interação entre computadores e seres humanos usando linguagem natural. Este campo envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores compreender, interpretar e gerar texto e discurso humano de forma precisa e contextual. O processamento de linguagem […]
