Ciência de Dados

Aprendizado Ativo é uma abordagem de aprendizado de máquina onde o modelo seleciona os dados a partir dos quais aprende para melhorar seu desempenho.

IA na Ciência refere-se à aplicação de tecnologias de inteligência artificial para aprimorar a pesquisa e descoberta científica.

Seleção de algoritmo é o processo de escolher o algoritmo mais adequado para um problema ou conjunto de dados específico.

A justiça algorítmica garante que os algoritmos tratem indivíduos e grupos de forma equitativa, minimizando preconceitos e discriminação.

A Detecção de Anomalias é a identificação de padrões em dados que não se conformam ao comportamento esperado.

Vizinhos mais próximos aproximados (ANN) são algoritmos que encontram rapidamente pontos em um conjunto de dados que estão mais próximos de um ponto de consulta.

O erro de aproximação mede a diferença entre um valor estimado e o valor real.

Inteligência Artificial (IA) refere-se a sistemas de computador projetados para realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.

Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML) simplifica o processo de construção de modelos de aprendizado de máquina ao automatizar tarefas-chave.

AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado) simplifica o processo de aplicação de aprendizado de máquina ao automatizar tarefas tradicionalmente realizadas por cientistas de dados.

Um Pipeline AutoML automatiza o processo de construção e otimização de modelos de aprendizado de máquina.

Azure Machine Learning é um serviço baseado em nuvem para construir, treinar e implantar modelos de machine learning.

Uma Rede Bayesiana é um modelo gráfico que representa relações probabilísticas entre variáveis.

Informática do Comportamento é o estudo de dados relacionados ao comportamento humano usando métodos computacionais.

Um conjunto de dados de referência é um conjunto padrão de dados usado para avaliar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Viés em IA refere-se a erros sistemáticos em algoritmos que levam a resultados injustos com base em atributos como raça ou gênero.

A análise de Big Data envolve examinar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e insights que melhorem a tomada de decisão.

A calibração é o processo de ajustar um sistema para garantir que suas saídas sejam precisas e confiáveis.

CatBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina que utiliza boosting de gradiente em árvores de decisão, projetado para recursos categóricos.

Uma variável categórica representa categorias ou grupos distintos dentro dos dados, frequentemente usada em análise estatística.

Uma medida de centralidade quantifica a importância dos nós em uma rede.

A Previsão de Churn é uma técnica usada para identificar clientes propensos a deixar de usar um serviço.

Desequilíbrio de classes ocorre quando as classes em um conjunto de dados não estão representadas de forma igualitária, afetando o desempenho do modelo.

ClearML é uma plataforma de código aberto para gerenciamento de experimentos, pipelines e modelos de aprendizado de máquina.

Client Drift refers to the phenomenon where a model's performance declines due to changes in client data over time.

Uma coleção de concursos de programação e soluções usadas para treinamento em IA e algoritmos.

A cold start refers to the challenge of making accurate predictions or recommendations when there's little or no data available.

Common Crawl é uma organização sem fins lucrativos que fornece um arquivo aberto e gratuito de dados da web para pesquisa e análise.