Inteligência artificial (IA)...
... área de estudo que busca reproduzir e simular a maneira humana de capturar e processar informações, visando criar entidades inteligentes; além da reprodução do pensamento, busca obter os mesmos resultados em tarefas diversas; aplicação de métodos estatísticos para resolução de problemas.
Teste de Turing...
... proposto por Alan Turing em 1950, avalia numa interação humano máquina se o humano é capaz de distinguir se essa interação foi com uma entidade humana ou computacional.
Machine Learning (aprendizagem de máquina)...
... subárea da IA que oferece aos computadores a capacidade de aprender através de exemplos, sem programação por regras específicas.
Ciência de dados (Data Science)...
... área interdisciplinar que utiliza ferramentas (incluindo Machine Learning) para extrair conhecimento de conjuntos de dados estruturados e não estruturados.
Dados, informação e conhecimento...
... dados são registros brutos, informação surge dos dados processados e conhecimento da inferência a partir das informações com bases em regras e experiência.
Tipos de dados...
... numéricos (discretos ou contínuos) ou categóricos (nominais e ordinais), distinção importante para os métodos de análise.
Atributos (atributes) e características (features)...
... propriedades de uma entidade que podem ser mensuradas (dados numéricos ou categóricos), característica refere-se ao atributo somado ao seu valor, formando o vetor de características que descrevem matematicamente o problema para o algoritmo.
Aprendizagem supervisionada...
... método no qual os dados são fornecidos ao modelo e incluem a solução desejada (rótulos ou classes), divide-se em classificação (saída de valores discretos/categóricos) e regressão (saída de valores numéricos).
Aprendizagem não supervisionada...
... método no qual o modelo lida com dados sem rotulação prévia, o algoritmo busca padrões nos dados por conta própria, sem um 'gabarito'.
Engenharia de atributos...
... processo de seleção, construção e extração de de atributos para descrever o problema de forma que o modelo de aprendizagem possa processá-lo de forma eficiente.

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