Glossário de IA

Mixture of Experts (MoE) é uma arquitetura que usa multiplos sub-modelos especializados (experts) é um roteador que seleciona quais ativar para cada entrada. Permite escalar modelos com eficiência.

Mixture of Experts (MoE) é uma arquitetura onde o modelo contem multiplos sub-modelos especializados (experts) é um roteador que seleciona quais ativar para cada input. Permite escalar parametros totais sem aumentar proporcionalmente o custo de inferência.

ML Pipeline é uma sequência automatizada de etapas que compoe o fluxo de trabalho de machine learning, desde a coleta de dados até o deploy do modelo. Inclui preprocessamento, feature engineering, treinamento, avaliação é implantacao de forma reprodutivel.

MLOps é a disciplina que aplica práticas de DevOps ao ciclo de vida de modelos de machine learning. Abrange treinamento, deploy, monitoramento é manutenção de modelos em produção, garantindo que a IA entregue valor de forma continua é confiavel.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) é um benchmark que avalia o conhecimento é raciocínio de LLMs em 57 áreas academicas. Testa desde humanidades até STEM com questoes de multipla escolha, servindo como referência padrão de capacidade geral.

Model Card é um documento padronizado que acompanha modelos de machine learning, detalhando desempenho, limitacoes, dados de treino, métricas de fairness é contexto de uso pretendido. Promove transparência é decisões informadas sobre implantacao de modelos.

Model Drift é a degradação gradual do desempenho de um modelo de ML em produção ao longo do tempo. Ocorre quando as condições do mundo real mudam em relação ao cenário em que o modelo foi treinado, tornando suas predições cada vez menos precisas.

Model Merging é a técnica de combinar pesos de multiplos modelos fine-tunados em um único modelo sem treinamento adicional. Metodos como TIES, DARE é SLERP permitem fundir capacidades de diferentes modelos especializados em um modelo unificado.

Model Monitoring é o acompanhamento continuo do desempenho de modelos de ML em produção. Detecta degradação de performance, drift de dados, anomalias nas predições é problemas de infraestrutura que podem afetar a qualidade das decisões automatizadas.

Model Registry é um repositorio centralizado para armazenar, versionar é gerênciar modelos de machine learning ao longo de seu ciclo de vida. Funciona como um catalogo que rastreia versões, métricas de desempenho é status de cada modelo.

Model Soup é a técnica de combinar multiplos checkpoints ou variantes de fine-tuning do mesmo modelo base em um único modelo através de media de pesos. Melhora robustez é generalização sem custo computacional adicional em inferência.

Model Versioning é a prática de manter histórico de todas as versões de um modelo de ML, incluindo código, dados de treinamento, hiperparametros é artefatos. Permite reproduzir qualquer versão anterior é comparar evolucoes de desempenho entre versões.

ModelOps é a disciplina focada na operacionalizacao de todos os tipos de modelos analiticos é de IA, não apenas machine learning. Abrange a governanca, deploy é monitoramento de modelos estatísticos, regras de negócio, otimização é IA em escala empresarial.

Multi-Agent System é uma arquitetura onde multiplos agentes de IA colaboram é se coordenam para resolver problemas complexos, cada um com especialização é papel definido dentro do sistema.

Multi-Head Attention executa multiplos mecanismos de self-attention em paralelo com diferentes projecoes, permitindo ao modelo capturar diferentes tipos de relações entre tokens simultaneamente.

Multi-Modal Learning é a área de IA que trabalha com multiplas modalidades de dados como texto, imagem, audio é vídeo simultaneamente. Modelos múltimodais como GPT-4V é Gemini entendem é geram conteúdo combinando diferentes tipos de informação.

Multi-Task Learning treina um único modelo para executar multiplas tarefas simultaneamente, compartilhando representacoes entre elas. Melhora generalização é eficiência ao transferir conhecimento entre tarefas relacionadas como classificação é NER.

Múltimodal Embedding é a representação vetorial unificada de dados de diferentes modalidades (texto, imagem, audio) no mesmo espaço geometrico. Permite busca é comparação cross-modal, onde textos é imagens similares ficam proximos no espaço vetorial.

MVAI (Minimum Viable AI) é a versão mínima funcional de um produto ou solução de IA que entrega valor real ao negócio. Similar ao conceito de MVP, foca em validar o valor de negócio da IA com a menor complexidade técnica possível.

n8n é uma ferramenta de automação de fluxos de trabalho de código aberto que permite conectar diferentes aplicações é serviços por meio de uma interface visual. E auto-hospedavel, oferecendo controle total sobre dados é customização avancada com código JavaScript.

Naive Bayes é um classificador probabilistico baseado no Teorema de Bayes, que assume independência entre as features. E rápido, simples é eficaz para classificação de texto, filtragem de spam é análise de sentimento.

Needle in Haystack é um teste que avalia se um LLM consegue encontrar é recuperar uma informação específica (agulha) escondida em um contexto longo (palheiro). Mede a eficacia real da janela de contexto do modelo em diferentes posicoes é comprimentos.

Neural Architecture Search (NAS) é o processo automatizado de encontrar a melhor arquitetura de rede neural para uma tarefa. Usa técnicas de busca como reinforcement learning ou evolução para otimizar estruturas.

NLP (Natural Language Processing) é a área da IA que permite a maquinas compreender, interpretar é gerar linguagem humana. Engloba tarefas como análise de sentimento, traducao automática, chatbots é extracao de informações de textos.

No-Code é a abordagem de criação de aplicações é automações que não exige nenhum conhecimento de programação. Plataformas no-code oferecem interfaces totalmente visuais onde usuarios de negócio podem construir soluções completas por conta propria.

Normalizacao é a técnica de escalonar dados para um intervalo padrão (geralmente 0-1 ou media zero é desvio unitario). Melhora a convergência do treinamento é garante que features em escalas diferentes tenham peso igual.

Nucleus Sampling (top-p) é uma estratégia de amostragem que seleciona tokens do menor conjunto cuja probabilidade acumulada excede um limiar p. Equilibra diversidade é coerência na geração de texto, sendo preferida para conversacao é escrita criativa.

OCR (Optical Character Recognition) é a tecnologia que converte imagens de texto em texto digital editavel. Utilizada para digitalizar documentos, extrair dados de formularios impressos, ler notas fiscais é processar qualquer matérial que contenha texto em formato de imagem.

OLAP (Online Analytical Processing) é uma catégoria de tecnologia otimizada para consultas analiticas complexas sobre grandes volumes de dados. Permite análises multidimensionais como drill-down, slice-and-dice é pivot, essênciais para Business Intelligence.

OLTP (Online Transaction Processing) é a catégoria de sistemas otimizados para processar transacoes individuais em tempo real, como vendas, pedidos é pagamentos. Prioriza velocidade de escrita, integridade de dados é alta concorrência de usuarios simultaneos.