Glossário de IA

AI Marketplace e uma plataforma digital onde empresas podem descobrir, comparar e adquirir solucoes de inteligencia artificial prontas para uso. Oferece modelos pre-treinados, APIs, datasets, ferramentas e servicos de IA de multiplos fornecedores.

AI-First Company e uma organizacao que coloca inteligencia artificial no centro de sua estrategia, produtos e operacoes. Diferente de empresas que adicionam IA pontualmente, uma empresa AI-First design seus negocios com IA como elemento fundacional.

API de IA e uma interface de programacao que permite integrar capacidades de inteligencia artificial em qualquer aplicacao. Pode ser uma API de modelos proprios ou servicos terceiros como OpenAI, Anthropic e Google AI, oferecendo funcionalidades prontas para uso.

Attribution Model com IA utiliza machine learning para determinar o impacto real de cada ponto de contato na jornada de conversao do cliente. Supera modelos simplistas como last-click, distribuindo credito proporcionalmente ao efeito de cada canal.

Concept Drift e a mudanca na relacao estatistica entre as variaveis de entrada e a variavel alvo de um modelo. Diferente do data drift que muda as entradas, o concept drift altera a propria logica que o modelo aprendeu, exigindo retreinamento.

Data Modeling e o processo de criar representacoes visuais e logicas da estrutura de dados de uma organizacao. Define entidades, atributos e relacionamentos para projetar bancos de dados eficientes que atendam as necessidades analiticas e operacionais.

Modelos de Difusao sao uma classe de modelos generativos que aprendem a criar dados (imagens, audio) revertendo um processo gradual de adicao de ruido. Sao a base do Stable Diffusion e DALL-E.

Dimension, na modelagem dimensional, e um atributo qualitativo que fornece contexto para metricas numericas. Exemplos incluem data, regiao, categoria de produto e segmento de cliente. As dimensoes permitem fatiar e agrupar dados para analise.

Foundation Model e um modelo de IA de grande escala pre-treinado em dados amplos que serve como base para diversas tarefas. Um unico modelo pode ser adaptado para classificacao, geracao, traducao e mais.

Interpretabilidade em IA e a propriedade de um modelo ser compreensivel por humanos de forma intrinseca. Modelos interpretaveis como arvores de decisao e regressao linear permitem entender diretamente a logica de predicao sem ferramentas adicionais.

JSON Mode e uma funcionalidade de APIs de LLM que garante que o modelo sempre retorne respostas em formato JSON valido. Simplifica integracao com sistemas de software ao eliminar necessidade de parsing complexo de texto livre.

Leaderboard em IA e um ranking publico que compara performance de modelos em benchmarks padronizados. Plataformas como Hugging Face Open LLM Leaderboard e Papers With Code hospedam rankings que orientam a comunidade sobre o estado da arte.

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) e uma tecnica que explica predicoes individuais de qualquer modelo de IA criando aproximacoes locais simples e interpretaveis ao redor de cada ponto de decisao.

Llama e uma familia de modelos de linguagem de codigo aberto da Meta, disponivel em diversos tamanhos. Democratizou o acesso a LLMs de alta qualidade para pesquisa e uso comercial.

LLM (Large Language Model) e um modelo de linguagem com bilhoes de parametros, treinado em vastos corpus de texto. Capaz de compreender e gerar linguagem humana com alta qualidade, incluindo GPT, Claude e Llama.

Model Card e um documento padronizado que acompanha modelos de machine learning, detalhando desempenho, limitacoes, dados de treino, metricas de fairness e contexto de uso pretendido. Promove transparencia e decisoes informadas sobre implantacao de modelos.

Model Drift e a degradacao gradual do desempenho de um modelo de ML em producao ao longo do tempo. Ocorre quando as condicoes do mundo real mudam em relacao ao cenario em que o modelo foi treinado, tornando suas predicoes cada vez menos precisas.

Model Monitoring e o acompanhamento continuo do desempenho de modelos de ML em producao. Detecta degradacao de performance, drift de dados, anomalias nas predicoes e problemas de infraestrutura que podem afetar a qualidade das decisoes automatizadas.

Model Registry e um repositorio centralizado para armazenar, versionar e gerenciar modelos de machine learning ao longo de seu ciclo de vida. Funciona como um catalogo que rastreia versoes, metricas de desempenho e status de cada modelo.

Model Soup e a tecnica de combinar multiplos checkpoints ou variantes de fine-tuning do mesmo modelo base em um unico modelo atraves de media de pesos. Melhora robustez e generalizacao sem custo computacional adicional em inferencia.

Model Versioning e a pratica de manter historico de todas as versoes de um modelo de ML, incluindo codigo, dados de treinamento, hiperparametros e artefatos. Permite reproduzir qualquer versao anterior e comparar evolucoes de desempenho entre versoes.

ModelOps e a disciplina focada na operacionalizacao de todos os tipos de modelos analiticos e de IA, nao apenas machine learning. Abrange a governanca, deploy e monitoramento de modelos estatisticos, regras de negocio, otimizacao e IA em escala empresarial.

Phi e 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.

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

Reward Model e um modelo treinado para avaliar e pontuar respostas de LLMs com base em preferencias humanas. Serve como proxy de julgamento humano no pipeline de RLHF, guiando a otimizacao do modelo de linguagem principal.

Safety Filter e um sistema de filtragem que avalia e bloqueia conteudo potencialmente danoso, ofensivo ou inapropriado gerado por modelos de IA, protegendo usuarios contra respostas problematicas.

Schema e a definicao formal da estrutura de dados, incluindo tabelas, colunas, tipos de dados, relacoes e restricoes. Funciona como a planta arquitetonica de um banco de dados, determinando como os dados sao organizados e validados.