IApédia — Glossário de Inteligência Artificial (Letra P)
Bem-vindo à IApédia, o glossário de Inteligência Artificial criado pela AQIA.
Nesta página encontras os principais conceitos e siglas iniciados pela letra P,
explicados em linguagem simples, com tradução, significado e exemplos práticos.
Termos de Inteligência Artificial — Letra P
| Nº | Termo | Tradução (se aplicável) | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Padding | Preenchimento | Técnica usada em redes neuronais para igualar o tamanho das entradas, adicionando valores nulos ou constantes. | Preenchimento de sequências em modelos de linguagem para batch processing. |
| 2 | Parameter | Parâmetro | Valor interno ajustável num modelo que é aprendido durante o treino. | Pesos e bias em redes neuronais. |
| 3 | Parameter Tuning | Ajuste de Parâmetros | Processo de optimizar valores dos parâmetros para melhorar desempenho do modelo. | Ajustar taxa de aprendizagem e tamanho de batch. |
| 4 | Particle Swarm Optimization | Otimização por Enxame de Partículas | Algoritmo inspirado em comportamentos coletivos para encontrar soluções óptimas em problemas complexos. | Optimização de hiperparâmetros de modelos ML. |
| 5 | Path Planning | Planeamento de Trajetória | Algoritmo para determinar a melhor rota para um agente em ambientes complexos. | Navegação autônoma em robótica. |
| 6 | Perceptron | Perceptron | Modelo básico de rede neuronal com uma única camada, usado para classificação linear. | Classificação simples de dados binários. |
| 7 | Perplexity | Perplexidade | Métrica para avaliar modelos de linguagem, expressa quão bem um modelo prevê uma sequência de tokens. | Um modelo com baixíssima perplexidade tem melhor performance em texto. |
| 8 | Persistent Memory | Memória Persistente | Armazenamento que retém dados após o desligamento do sistema, usado para dados de treino e histórico. | Base de dados para modelos de aprendizagem contínua. |
| 9 | Phoneme | Fonema | Unidade mínima de som na fala considerada para reconhecimento de voz ou síntese. | Modelos de ASR que reconhecem fonemas para tradução. |
| 10 | Phrase Extraction | Extração de Frases | Processo de identificar frases significativas em textos para análise ou sumarização. | Resumos automáticos usando PLN. |
| 11 | Planning Algorithms | Algoritmos de Planeamento | Algoritmos usados para planejar ações futuras em sistemas autónomos e IA de reforço. | Planeamento de movimentos de robôs em ambiente dinâmico. |
| 12 | Platform | Plataforma | Ambiente que oferece recursos para desenvolvimento, treino e implementação de modelos de IA. | HuggingFace, Azure Machine Learning. |
| 13 | Poisson Distribution | Distribuição de Poisson | Distribuição estatística relacionada a eventos que ocorrem independentemente ao longo do tempo. | Modelagem de eventos raros, como falhas ou chamadas de telefone. |
| 14 | Point Cloud | Nuvem de Pontos | Conjunto de pontos representando a forma e posição de objetos em 3D, usado em visão computacional. | Modelos para lidar com dados em 3D, como nuvens de pontos de scanners lidar. |
| 15 | Polling | Verificação Periódica | Técnica de checagem frequente de um estado ou atualização disponível em sistemas de IA distribuídos. | Atualização de dados em bases remotas para treino contínuo. |
| 16 | Policy | Política | Regra ou função que determina as ações de um agente em aprendizado por reforço. | Política que define movimento em ambiente simulado para robôs. |
| 17 | Pooling | Pooling | Operação em redes neuronais para reduzir dimensionalidade e extrair características relevantes. | Max pooling em CNNs para classificação de imagens. |
| 18 | POS Tagging | Etiquetagem de Partes do Discurso | Processo de atribuir categorias gramaticais a palavras num texto, fundamental em PLN. | Identificar verbos, substantivos e adjectivos para análise sintática. |
| 19 | Precision | Precisão | Métrica que mede a proporção de verdadeiros positivos entre as previsões positivas feitas pelo modelo. | Avaliar classificador em detecção de fraudes. |
| 20 | Pretrained Model | Modelo Pré-treinado | Modelo treinado previamente em grandes conjuntos de dados, usado como base para novas tarefas. | BERT, GPT, LLaMA disponíveis para fine-tuning. |
| 21 | Prediction | Predição | Resultado gerado por um modelo ao avaliar dados novos. | Prever se um cliente irá comprar um produto. |
| 22 | Precision-Recall Curve | Curva Precisão-Revocação | Gráfico que mostra a trade-off entre precisão e recall para diferentes thresholds de decisão. | Avaliar performance de classificadores em dados desbalanceados. |
| 23 | Principal Component Analysis (PCA) | Análise de Componentes Principais | Técnica de redução dimensional para representar os dados com menos variáveis mantendo o máximo de variância. | Compressão de dados para visualização ou treino mais eficiente. |
| 24 | Probabilistic Model | Modelo Probabilístico | Modelo que incorpora incerteza e probabilidades nas suas predições e decisões. | Modelos bayesianos para previsão e classificação. |
| 25 | Prompt | Prompt | Entrada ou instrução textual fornecida a modelos de linguagem para guiar a geração de respostas. | Pedir ao ChatGPT para escrever um resumo ou um código. |
| 26 | Prompt Engineering | Engenharia de Prompts | Técnica para criar prompts eficazes que maximizam a qualidade e utilidade das respostas de IA generativa. | Construir prompts detalhados para obter informações precisas. |
| 27 | Prototyping | Prototipagem | Processo de criar modelos ou versões iniciais para testar conceitos em projetos de IA. | Desenvolvimento rápido de demos para feedback. |
| 28 | Public Dataset | Conjunto de Dados Público | Conjunto de dados aberto e acessível, frequentemente usado para treino e avaliação de modelos. | MNIST, ImageNet, COCO. |
| 29 | Perplexity.ai | — | Ferramenta IA de pesquisa de informação em tempo real. | Usada para benchmarks e pesquisas intensivas. |
| 30 | Push Notification | Notificação Push | Mensagem enviada automaticamente para dispositivos móveis ou aplicações para informar eventos. | Alertas de atualizações ou respostas geradas por IA. |
| 31 | Pixel | Pixel | Unidade mínima de uma imagem digital, muito usado em visão computacional. | Representação básica para redes neurais convolucionais. |
| 32 | Positional Encoding | Codificação Posicional | Codificação usada em modelos Transformer para representar a posição das palavras numa sequência. | Permite ao modelo entender a ordem das palavras no texto. |
| 33 | Preprocessing | Pré-processamento | Conjunto de operações para preparar dados antes do treino, melhorando qualidade e eficiência. | Normalização, limpeza, tokenização de texto. |
| 34 | Precision Score | Pontuação de Precisão | Valor numérico que quantifica a precisão de um modelo. | Precisão de 0,85 significa 85% das previsões positivas corretas. |
| 35 | Predictive Model | Modelo Preditivo | Modelo usado para fazer predições baseadas em dados históricos ou atuais. | Modelo que prevê a demanda futura de produtos. |
| 36 | Profanity Filtering | Filtro de Linguagem Ofensiva | Técnica para detectar e remover conteúdo ofensivo gerado por IA. | Moderação automática em chats e redes sociais. |
| 37 | Parameter Server | Servidor de Parâmetros | Sistema para gerenciar e distribuir parâmetros de modelos durante treino distribuído. | Usado em clusters para otimizar treino de grandes modelos. |
| 38 | Parameter Sharing | Partilha de Parâmetros | Técnica onde parâmetros são reutilizados entre diferentes partes de um modelo para reduzir complexidade. | Embeddings partilhados em modelos multilíngues. |
| 39 | Parsing | Análise Sintática | Processo de decompor e analisar a estrutura gramatical de uma frase. | Fundamental para compreensão profunda do texto em PLN. |
| 40 | Pattern Recognition | Reconhecimento de Padrões | Capacidade de identificar padrões e regularidades em dados através de algoritmos de IA. | Detecção de faces, voz, ou fraudes em transações. |
