Glossário de IA

Datasheets for Datasets e uma proposta de documentacao padronizada para datasets usados em machine learning. Detalha motivacao, composicao, processo de coleta, pre-processamento, usos recomendados e consideracoes eticas do conjunto de dados.

Explicabilidade ou XAI (Explainable AI) e a capacidade de entender e interpretar como um modelo de IA chega a suas decisoes. Fundamental para regulacao, confianca do usuario e depuracao de modelos complexos como redes neurais profundas.

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.

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.

Transparencia de IA e o principio de que sistemas inteligentes devem ser abertos quanto ao seu funcionamento, limitacoes e dados utilizados. Inclui documentacao clara, comunicacao honesta sobre capacidades e acesso a informacoes sobre o processo decisorio.