Glossário de IA

Feature Engineering é o processo de criar, transformar é selecionar variaveis (features) a partir de dados brutos para melhorar o desempenho de modelos de ML. E uma das etapas mais impactantes no pipeline de dados.

Feature Selection é o processo de selecionar as variaveis mais relevantes para um modelo de ML, removendo features redundantes ou irrelevantes. Melhora desempenho, reduz overfitting é acelera o treinamento.

Feature Store é um repositorio centralizado para armazenar, versionar é servir features (variaveis) útilizadas em modelos de machine learning. No contexto de MLOps, garante consistência entre ambientes de treinamento é produção, evitando o training-serving skew.

Feature Store é um repositorio centralizado para armazenar, versionar é servir features (variaveis) útilizadas em modelos de machine learning. Garante consistência entre treinamento é produção, evitando duplicacao de esforco na engenharia de features.

SHAP (SHapley Additive exPlanations) é um método baseado na teoria dos jogos que calcula a contribuição de cada variavel para a predição de um modelo. Permite entender quais features mais influênciam cada decisão individual do sistema.