Glossário de IA
6 termos sobre Inteligência Artificial, Machine Learning, IA Generativa, Automação e mais — explicados pela equipe da Trilion.
TodosAgentes e OrquestracaoAutomacao e RPADados e AnalyticsEtica e GovernancaFundamentos de IAIA GenerativaMarketing com IAMLOps e InfraestruturaModelos e ArquiteturasNegocios com IATermos Tecnicos Avancados
Fundamentos de IA
Bagging
Bagging (Bootstrap Aggregating) e uma tecnica de ensemble que treina multiplos modelos em subconjuntos aleatorios dos dados e combina suas previsoes. Reduz a variancia e melhora a estabilidade do modelo.
#bagging#bootstrap#ensemble#variancia
Fundamentos de IA
Boosting
Boosting e uma tecnica de ensemble que treina modelos sequencialmente, onde cada modelo foca em corrigir os erros do anterior. Reduz o bias e produz modelos altamente precisos como XGBoost e AdaBoost.
#boosting#adaboost#ensemble#sequencial
Fundamentos de IA
Ensemble Learning
Ensemble Learning e a tecnica de combinar multiplos modelos para obter previsoes mais robustas e precisas do que qualquer modelo individual. As estrategias principais sao Bagging, Boosting e Stacking.
#ensemblelearning#combinacao#bagging#boosting
Fundamentos de IA
Gradient Boosting
Gradient Boosting e uma tecnica de ensemble que constroi modelos sequencialmente, onde cada novo modelo corrige os erros do anterior. Produz previsoes altamente precisas e e a base de algoritmos como XGBoost e LightGBM.
#gradientboosting#boosting#ensemble#ml
Fundamentos de IA
Random Forest
Random Forest e um algoritmo ensemble que combina multiplas arvores de decisao para melhorar a precisao e reduzir overfitting. Cada arvore e treinada com uma amostra aleatoria dos dados e features.
#randomforest#florestaaleatoria#ensemble#ml
Fundamentos de IA
Stacking
Stacking e uma tecnica de ensemble que usa as previsoes de multiplos modelos base como features de entrada para um meta-modelo que aprende a combinar as previsoes da melhor forma possivel.
#stacking#ensemble#metalearner#ml
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