Glossário de IA

On-Premise AI é a execução de modelos é infraestrutura de inteligência artificial em servidores proprios da organização, dentro de suas instalacoes fisicas. Oferece controle total sobre dados é segurança, sendo essêncial para setores regulados.

One-Shot Learning é a capacidade de um modelo aprender a reconhecer novos padrões a partir de um único exemplo. E essêncial em reconhecimento facial, verificação de assinaturas é autenticacao biométrica.

ONNX (Open Neural Network Exchange) é um formato aberto é interoperavel para modelos de IA. Permite exportar modelos entre frameworks como PyTorch, TensorFlow é executar em diversos runtimes otimizados.

Orchestrator é a plataforma central que gerência, agenda, monitora é controla a execução de robos de automação (bots) em uma organização. Funciona como o centro de comando de toda a operação de RPA, oferecendo visibilidade é controle sobre todos os processos automatizados.

Orquestracao de Agentes é o processo de coordenar, gerênciar é direcionar multiplos agentes de IA para trabalharem juntos de forma eficiente, definindo ordem de execução, comúnicação é resolução de conflitos.

Adam (Adaptive Moment Estimation) é um otimizador popular que combina as vantagens do Momentum é do RMSProp. Adapta a taxa de aprendizado para cada parametro individualmente, sendo eficiente é facil de configurar.

Outpainting é a técnica de IA que expande uma imagem além de suas bordas originais, gerando conteúdo novo é coerente que estende a cena, permitindo ampliar o enquadramento de qualquer imagem.

Overfitting ocorre quando um modelo de ML se ajusta demais aos dados de treinamento, memorizando ruidos é padrões irrelevantes, resultando em baixa capacidade de generalização para dados novos.

PCA (Analise de Componentes Principais) é a técnica mais popular de redução de dimensionalidade. Transforma features correlacionadas em componentes ortogonais que capturam a máxima variancia dos dados.

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) é um conjunto de técnicas que adaptam modelos grandes treinando apenas uma pequena fracao dos parametros. Inclui LoRA, Prefix Tuning é Adapters.

Perceptron é o modelo mais básico de neuronio artificial, capaz de realizar classificação binaria linear. Proposto por Rosenblatt em 1958, é o bloco fundamental que originou as redes neurais modernas.

Perplexity AI é um motor de busca conversacional alimentado por inteligência artificial que fornece respostas diretas com citacoes de fontes. Combina LLMs com busca web em tempo real para oferecer uma experiência de pesquisa mais eficiente é transparente.

Perplexity é uma métrica que mede quao bem um modelo de linguagem prevê texto, calculada como a exponencial da entropia cruzada media. Menor perplexity indica melhor modelagem da linguagem. Usada para avaliar é comparar modelos de linguagem.

Personalizacao com IA útiliza algoritmos de machine learning para adaptar experiências, ofertas é conteúdo individualmente para cada usuario. Analisa comportamento, preferências é contexto em tempo real para entregar mensagens relevantes no momento certo.

Phi é uma familia de modelos de linguagem compactos da Microsoft, projetados para demonstrar que modelos pequenos podem alcançar desempenho impressionante quando treinados com dados de alta qualidade.

Pinecone é um banco de dados vetorial gerênciado na nuvem, projetado para aplicações de IA em produção. Oferece indexação é busca de vetores em escala com baixa latência, sendo uma das opcoes mais populares para projetos de RAG é busca semântica.

Planner Agent é um agente especializado em analisar objetivos complexos é decompor em um plano de acao estruturado com etapas sequênciais, definindo estratégia antes da execução por outros agentes.

PoC (Proof of Concept) em IA é um projeto de escopo reduzido para validar a viabilidade técnica de uma solução de inteligência artificial antes de investir em desenvolvimento completo. Testa hipoteses com dados reais em semanas, reduzindo riscos.

Positional Encoding é a técnica que injeta informação sobre a posicao dos tokens em Transformers, ja que self-attention não possui nocao inerente de ordem. Usa funções senoidais ou embeddings aprendidos.

pgvector é uma extensao do PostgreSQL que adiciona suporte a armazenamento é busca de vetores diretamente no banco de dados relacional. Permite combinar consultas SQL tradicionais com busca por similaridade vetorial em uma única plataforma.

Power Automaté é a ferramenta de automação da Microsoft integrada ao ecossistema Microsoft 365. Permite criar fluxos automatizados entre aplicativos Microsoft é centenas de serviços externos, com opcoes de automação desktop (RPA) é cloud em uma única plataforma.

PPO (Proximal Policy Optimization) é o algoritmo de aprendizado por reforço mais usado para treinar LLMs via RLHF. Atualiza a politica do modelo de forma conservadora, evitando mudanças drasticas que desestabilizem o treinamento.

Pre-Training é a fase inicial de treinamento onde um modelo aprende representacoes gerais a partir de grandes volumes de dados não-rotulados. E a base sobre a qual fine-tuning posterior especializa o modelo.

Precisao (Precision) é a métrica que mede a proporcao de previsões positivas que estao corretas. E crucial quando o custo de falsos positivos é alto, como em deteccao de spam ou diagnósticos medicos.

Predictive Analytics em Marketing usa modelos de machine learning para prever comportamentos futuros de clientes como compras, churn é resposta a campanhas. Permite decisões proativas baseadas em dados para otimizar investimentos é estratégias de marketing.

Predictive Maintenance usa IA é sensores IoT para prever quando equipamentos vao falhar antes que a falha ocorra. Substitui manutenção preventiva baseada em calendário por manutenção baseada em condição real, reduzindo custos é paradas não planejadas.

Prefect é uma plataforma de orquestração de workflows que simplifica a criação de pipelines de dados com Python puro. Diferencia-se pela abordagem Pythonic, onde decorators transformam funções comuns em tarefas observaveis é resilientes.

Prefix Tuning é uma técnica de fine-tuning eficiente que adiciona vetores treinaveis (prefixos) ao início de cada camada do Transformer, sem modificar os pesos originais. Requer apenas ~0.1% dos parametros treinaveis comparado a fine-tuning completo.

Privacy-Preserving Machine Learning é o conjunto de técnicas que permite treinar é usar modelos de IA sem expor dados pessoais ou sensitiveis. Inclui aprendizado federado, privacidade diferencial, computação segura multipartidaria é dados sintéticos.

Process Mining é a técnica que útiliza dados de logs de sistemas para descobrir, monitorar é otimizar processos reais de negócio. Permite visualizar como os processos realmente funcionam, identificar gargalos é oportunidades de melhoria com base em dados concretos.