Aprendizado por Currículo
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O aprendizado por currículo imita a educação humana, apresentando dados de treinamento em …
Optimization
Terms tagged with Optimization
Detecção de Atividade de Voz
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Os algoritmos VAD analisam fluxos de áudio em tempo real para distinguir entre períodos …
Vllm
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O vLLM (Virtual Large Language Model) é uma biblioteca de código aberto projetada para …
Unsloth
Definition
Unsloth é uma ferramenta especializada projetada para otimizar o ajuste fino …
Token maxxing
Definition
O ’token maxxing’ envolve a criação cuidadosa de entradas para utilizar toda …
TFLite
Definition
O TensorFlow Lite é um framework de código aberto projetado para implantar modelos de …
Three-factor learning
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O aprendizado de três fatores é uma abordagem específica dentro do aprendizado por …
Inferência de Geração de Texto
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A Inferência de Geração de Texto (TGI) é um framework de software dedicado projetado para …
Regressão Simbólica
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A regressão simbólica é um tipo de análise de regressão que procura encontrar uma …
Modelo substituto
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No aprendizado de máquina e na otimização, um modelo substituto atua como um proxy para …
Minimização do risco estrutural
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A minimização do risco estrutural (SRM) é um método para minimizar o risco esperado …
Regularização de esparsidade estruturada
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A regularização de esparsidade estruturada estende a regularização L1 padrão, …
Dobramento semântico
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Odobramento semântico refere-se ao processo de comprimir embeddings vetoriais complexos e …
Regularização
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A regularização é um conceito crucial no aprendizado de máquina, projetado para reduzir o …
Truque de Reparametrização
Definition
O truque de reparametrização é um método fundamental utilizado em autoencoders …
Recurso Aleatório
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Os mapas de recursos aleatórios transformam entradas em um novo espaço onde modelos …
Quantizado
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A quantização é uma técnica de otimização de modelos que reduz a precisão numérica dos …
Métodos de gradiente proximal para aprendizado
Definition
Os métodos de gradiente proximal são técnicas de otimização iterativas utilizadas quando …
Ajuste de Prompt
Definition
O ajuste de prompt envolve a adição de prompts treináveis suaves (vetores contínuos) à …
PagedAttention
Definition
PagedAttention é uma técnica introduzida pelo projeto vLLM para melhorar a eficiência da …
OpenVINO
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Desenvolvido pela Intel, o OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network …
Método de atualização de pesos multiplicativos
Definition
O método de atualização de pesos multiplicativos é um algoritmo fundamental de …
Mxfp4
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MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) é um formato de tipo de dado especializado …
Aprendizado Multi-tarefa
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Esta técnica aproveita o viés indutivo compartilhado entre tarefas relacionadas para …
Compressão de Modelo
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Esta categoria inclui métodos como poda, quantização e destilação de conhecimento, …
MobileNet
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Os MobileNets utilizam convoluções separáveis por profundidade para reduzir drasticamente …
Treinamento de Precisão Mista
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O Treinamento de Precisão Mista (MPT) combina tipos de dados de meia precisão (FP16) e …
Aprendizado Meta
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O aprendizado meta foca no design de algoritmos que podem aprender com tarefas anteriores …
Regularização de Matriz
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A regularização de matriz estende os conceitos de regularização escalar para matrizes, …
Hipótese do Bilhete de Loteria
Definition
A Hipótese do Bilhete de Loteria sugere que dentro de uma grande rede neural inicializada …
Amostragem local caso-controle
Definition
A amostragem local caso-controle é uma estratégia usada principalmente no treinamento de …
Autômato de Aprendizado
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Este conceito origina-se do aprendizado por reforço e envolve um agente interagindo com …
Normalização por Camada
Definition
A Normalização por Camada estabiliza o treinamento reduzindo o desvio de covariância …
Compilação de Conhecimento
Definition
A compilação de conhecimento refere-se a técnicas em inteligência artificial que …
Distilação de Conhecimento
Definition
A distilação de conhecimento é um método de aprendizado de máquina utilizado para …
Seleção de Instâncias
Definition
A seleção de instâncias visa melhorar a eficiência computacional e o desempenho do modelo …
Busca Heurística Incremental
Definition
Busca Heurística Incremental refere-se a algoritmos que refinam uma solução candidata …
Imatrix
Definition
Imatrix, abreviação de Matriz de Importância, é uma técnica principalmente associada ao …
Ajuste de Hiperparâmetros
Definition
O ajuste de hiperparâmetros envolve avaliar diferentes conjuntos de hiperparâmetros para …
Otimização de Hiperparâmetros
Definition
A Otimização de Hiperparâmetros (HPO) refere-se ao campo mais amplo de automação da …
Paridade Hierárquica de Risco
Definition
A Paridade Hierárquica de Risco (HRP) é um método de construção de portfólio que aborda …
Acúmulo de Gradientes
Definition
Esta estratégia de otimização permite que modelos de aprendizado profundo sejam treinados …
GLM MoE DSA
Definition
Não existe um termo padrão único chamado ‘GLM MoE DSA’. No entanto, é …
GGUF
Definition
GGUF (GPT-Generated Unified Format) é um formato de arquivo binário projetado …
FP8
Definition
Ponto flutuante 8 (FP8) é um tipo de dado numérico que oferece um equilíbrio entre …
Ajustado finamente
Definition
O ajuste fino (fine-tuning) refere-se à técnica de pegar um modelo que já foi treinado em …
Aproximação de aptidão
Definition
A aproximação de aptidão é utilizada em computação evolutiva quando avaliar a função de …
Escalonamento de Recursos
Definition
O escalonamento de recursos padroniza a faixa das variáveis de entrada para evitar que …
Feature Engineering
Definition
A engenharia de features é a arte de alavancar a expertise de domínio para transformar …
Feature Hashing
Definition
O feature hashing, também conhecido como truque de hash, permite que modelos de …
Dilema exploração-exploração
Definition
Nos processos de tomada de decisão, os agentes enfrentam um compromisso: podem explorar o …
Otimização extremal
Definition
Ao contrário dos algoritmos genéticos que mantêm uma população, a OE trabalha com uma …
Evolubilidade
Definition
Em contextos computacionais, evolvibilidade refere-se à facilidade com que um algoritmo …
Minimização do risco empírico
Definition
A Minimização do Risco Empírico (MRE) é a função objetivo padrão para treinar modelos de …
Early Stopping
Definition
O Early Stopping é uma forma de regularização usada principalmente em processos de …
EfficientNet
Definition
Desenvolvido pelo Google, o EfficientNet utiliza um método de escalonamento composto para …
Inferência na Borda
Definition
Esta prática envolve implantar modelos de IA treinados diretamente em hardware, como …
Algoritmo EM e modelo GMM
Definition
Este termo refere-se à relação sinérgica entre o algoritmo Expectation-Maximization (EM) …
Diffusers: LTX Pipeline
Definition
O pipeline LTX é adaptado para modelos que priorizam velocidade e eficiência em tarefas …
Descida de Gradiente Estocástica Diferencialmente Privada
Definition
DP-SGD é uma variante da Descida de Gradiente Estocástica projetada para proteger a …
Poda de árvore de decisão
Definition
A poda é um método usado para evitar o overfitting (sobreajuste) em modelos de árvores de …
Método da Entropia Cruzada
Definition
O Método da Entropia Cruzada (CEM) é um algoritmo de otimização geral poderoso, utilizado …
Aprendizado Contrastivo
Definition
O aprendizado contrastivo é um método de aprendizado de representações que não requer …
Aprendizado de Máquina Sensível a Custos
Definition
O aprendizado de máquina sensível a custos estende o aprendizado supervisionado …
Inteligência heurística computacional
Definition
A inteligência heurística computacional envolve algoritmos que empregam regras práticas, …
Tensores Comprimidos
Definition
Tensores comprimidos são matrizes multidimensionais usadas em aprendizado profundo onde a …
Clipping (Limitação)
Definition
Na engenharia de aprendizado profundo, o clipping é comumente aplicado aos gradientes …
Cacheamento
Definition
Na engenharia de IA, o cacheamento otimiza o desempenho mantendo resultados de consultas …
Otimização bayesiana
Definition
A otimização bayesiana utiliza um modelo probabilístico substituto (surrogate), …
Normalização em Lote
Definition
Este método ajusta e escala as ativações para terem média zero e variância unitária …
Tamanho do Lote
Definition
O tamanho do lote é um hiperparâmetro crítico que determina quantas amostras são …
AlphaChip
Definition
O AlphaChip é um sistema de IA especializado projetado para automatizar e aprimorar o …
Seleção de Algoritmos
Definition
A seleção de algoritmos envolve avaliar diferentes abordagens computacionais para …
Heurística admissível
Definition
Em problemas de busca e definição de caminhos, uma heurística admissível fornece um …
Álgebra Linear Acelerada
Definition
Este campo foca em acelerar os cálculos fundamentais de álgebra linear, que são centrais …
Teste A/B
Definition
O teste A/B é um experimento controlado aleatório no qual duas variantes, A e B, são …
Conexão Residual
Definition
As conexões residuais, também conhecidas como conexões de salto (skip connections), …
QLoRA
Definition
O QLoRA combina a Adaptação de Baixo Ranque (LoRA) com a quantização de 4 bits para …
Quantização
Definition
A quantização converte números de ponto flutuante de alta precisão (como FP32) em …
Taxa de Aprendizado
Definition
A taxa de aprendizado determina em quanto os pesos do modelo são atualizados em relação …
Descida do Gradiente
Definition
A descida do gradiente é um algoritmo de otimização iterativo de primeira ordem para …
Treinamento Distribuído
Definition
O Treinamento Distribuído acelera a convergência do modelo paralelizando a computação em …
Adaptador
Definition
Os adaptadores são uma técnica de ajuste fino eficiente em parâmetros, usada …
específico para tarefa
Definition
Específico para tarefa refere-se a modelos ou componentes de IA adaptados para se …
one-step (uma etapa)
Definition
Em aprendizado de máquina e otimização, os métodos one-step resolvem problemas …
fine-tuned
Definition
O ajuste fino (fine-tuning) envolve pegar um modelo que já foi treinado em um grande …
first-order
Definition
Em inteligência artificial e matemática, ‘primeira ordem’ geralmente descreve …
Ajuste (Tuning)
Definition
O ajuste envolve refinar um modelo de aprendizado de máquina para alcançar melhor …
Aprendizado por Transferência
Definition
O aprendizado por transferência aproveita modelos pré-treinados para melhorar o …
Em Direção a / Rumo a
Definition
No desenvolvimento de IA, ‘rumo a’ frequentemente descreve a trajetória dos …
Escalonamento
Definition
O escalonamento é a metodologia ativa de expandir sistemas de IA adicionando mais …
Taxa
Definition
Em IA, ’taxa’ refere-se mais frequentemente à taxa de aprendizado, um …
Ótimo
Definition
Em IA e teoria de otimização, uma solução ótima é aquela que alcança a maior métrica de …
Perda
Definition
As funções de perda, também conhecidas como funções de custo, medem o quão bem as …
LoRA
Definition
O LoRA congela os pesos do modelo pré-treinado e insere matrizes de decomposição …
Global
Definition
O termo ‘global’ em IA geralmente contrasta com ’local’, …
Rápido
Definition
O termo ‘rápido’ descreve a eficiência computacional dentro dos modelos de …
Eficiente
Definition
A eficiência é uma métrica crítica na inteligência artificial que mede quão bem um modelo …
Destilação
Definition
Este processo envolve a transferência de conhecimento de uma rede neural …
Divergência
Definition
No contexto de otimização, a divergência ocorre quando os parâmetros de um modelo são …
Combinação
Definition
Este conceito abrange métodos como aprendizado por conjunto (ensemble learning), onde as …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) é um algoritmo de otimização baseado em gradiente de …
Ajuste Fino (Fine-tuning)
Definition
O ajuste fino envolve pegar um modelo já treinado em um grande conjunto de dados geral e …
Engenharia de Prompt
Definition
A engenharia de prompt envolve a criação de entradas específicas, conhecidas como …