IApédia — Glossário de Inteligência Artificial (Letra T)
Bem-vindo à IApédia, o glossário de Inteligência Artificial criado pela AQIA.
Nesta página encontras os principais conceitos e siglas iniciados pela letra T,
explicados em linguagem simples, com tradução, significado e exemplos práticos.
Termos de Inteligência Artificial — Letra T
| Nº | Termo | Tradução (se aplicável) | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Tagging | Etiquetagem | Atribuição de etiquetas ou rótulos a dados para facilitar classificação ou organização. | Marcar imagens com categorias específicas para treino supervisionado. |
| 2 | Target | Alvo | Variável ou saída que o modelo tenta prever ou classificar. | Prever se um email é spam ou não. |
| 3 | Tensor | Tensor | Estrutura de dados multidimensional usada para armazenar dados e parâmetros em modelos de IA. | Tensores de dimensões variadas usados em PyTorch e TensorFlow. |
| 4 | TensorFlow | — | Framework open-source da Google para construção e treino de modelos de machine learning e deep learning. | Usado para criar redes neurais convolucionais e redes recorrentes. |
| 5 | Text-to-Image | Texto para Imagem | Técnica de gerar imagens a partir de descrições em linguagem natural. | Modelos como DALL·E e Stable Diffusion. |
| 6 | Text-to-Speech | Texto para Fala | Conversão automática de texto escrito em fala sintetizada. | Assistentes virtuais como Alexa e Siri. |
| 7 | TF-IDF | Term Frequency-Inverse Document Frequency | Métrica para avaliação da importância de palavras num documento, usada em NLP. | Classificação e recuperação de texto. |
| 8 | Thompson Sampling | Amostragem de Thompson | Algoritmo usado em problemas de bandido multi-braço para equilibrar exploração e exploração. | Seleção de anúncios online para maximizar cliques. |
| 9 | Token | Token | Unidade básica de texto processada em modelos de linguagem, como palavra, subpalavra ou caractere. | Tokens usados em GPT e BERT. |
| 10 | Tokenization | Tokenização | Processo de dividir texto em unidades menores (tokens) para processamento. | Tokenizar texto para alimentar um modelo de linguagem. |
| 11 | Topic Modeling | Modelação de Tópicos | Técnica para identificar tópicos latentes em coleções de documentos. | LDA para análise de temas em artigos. |
| 12 | Transfer Learning | Aprendizagem por Transferência | Técnica que reutiliza conhecimento de um modelo treinado para uma tarefa em outra tarefa relacionada. | Usar BERT pré-treinado em tarefas específicas. |
| 13 | Transformer | Transformador | Arquitetura neural baseada em atenção que revolucionou PLN e modelos generativos. | GPT, BERT e T5 são baseados em Transformer. |
| 14 | Training Data | Dados de Treino | Conjunto de dados usado para treinar um modelo de IA. | Imagens rotuladas para classificação em reconhecimento facial. |
| 15 | Training Set | Conjunto de Treino | Subconjunto de dados usados para ajustar os parâmetros durante o treino. | Divisão de dados para treino inicial. |
| 16 | Training Time | Tempo de Treino | Duração necessária para treinar um modelo até a convergência. | Dias de treino em GPUs para grandes modelos. |
| 17 | Transferable Learning | Aprendizagem Transferível | Capacidade de um modelo adquirir e aplicar conhecimento em múltiplas tarefas. | Modelos que funcionam bem em várias tarefas similares. |
| 18 | Tree-based Model | Modelo baseado em Árvores | Modelos que usam estruturas tipo árvore para tomada de decisão. | Random Forest, XGBoost. |
| 19 | Training Loop | Ciclo de Treino | Processamento iterativo de dados para ajustar os pesos do modelo. | Loop com forward e backpropagation. |
| 20 | Top-k Sampling | Amostragem Top-k | Técnica de geração de texto escolhendo entre os k tokens mais prováveis. | Alternativa ao greedy decoding. |
| 21 | Text Embedding | Embedding de Texto | Representação vetorial densa de texto que captura semântica e contexto. | BERT embeddings, Sentence Transformers. |
| 22 | Training-validation Split | Divisão Treino-Validação | Separação de dados para treino e validação para evitar overfitting. | Dividir 80/20 em datasets. |
| 23 | Time Series | Séries Temporais | Dados organizados em sequência temporal, usados para previsão e análise. | Previsão de vendas ao longo do tempo. |
| 24 | Token Limit | Limite de Tokens | Número máximo de tokens que um modelo pode processar ou gerar. | GPT-4 suporta até 8192 tokens. |
| 25 | Text Classification | Classificação de Texto | Tarefa de categorizar texto em classes ou tópicos predefinidos. | Classificar emails como spam ou não spam. |
| 26 | Target Variable | Variável Alvo | Variável que o modelo tenta prever ou explicar. | Preço de casas em regressão. |
| 27 | Text Generation | Geração de Texto | Capacidade de modelos gerarem texto coerente e contextual. | GPT-3, ChatGPT, Claude. |
| 28 | Test Set | Conjunto de Teste | Dados utilizados para avaliar o desempenho final de um modelo. | Dados não vistos no treino. |
| 29 | Tensor Decomposition | Decomposição de Tensores | Técnica para simplificar tensores em componentes mais gerenciáveis. | Redução de parâmetros em redes. |
| 30 | TTS (Text-to-Speech) | Texto para Fala | Técnica para converter texto em fala sintetizada. | Siri, Google Assistant. |
| 31 | Topic Extraction | Extração de Tópicos | Identificação de tópicos relevantes em textos. | Agrupar artigos por assuntos predominantes. |
| 32 | Token Embedding | Embedding de Tokens | Representação vetorial de tokens individuais usada em modelos. | Embeddings de palavras ou subpalavras. |
| 33 | Text Summarization | Resumo Automático | Geração automática de versões condensadas de textos longos. | Resumo de artigos científicos. |
| 34 | Transferability | Transferibilidade | Facilidade com que o conhecimento aprendido pode ser aplicado noutro domínio. | Avaliar modelos multitarefa. |
| 35 | Tokenizer | Tokenizador | Ferramenta que converte texto em tokens. | WordPiece, BPE. |
| 36 | Temporal Convolutional Network (TCN) | Rede Convolucional Temporal | Arquitetura neural especializada em dados sequenciais. | Previsão de séries temporais. |
| 37 | Trainable Parameters | Parâmetros Treináveis | Parâmetros ajustados durante o treino do modelo. | Pesos e bias de redes neurais. |
| 38 | Task-specific Model | Modelo Específico de Tarefa | Modelo treinado ou ajustado para realizar uma tarefa particular. | Classificador de sentimentos. |
| 39 | Transformer Decoder | Descodificador Transformer | Parte da arquitetura Transformer responsável por gerar saídas. | GPT usa decoders-only. |
| 40 | Transformer Encoder | Codificador Transformer | Parte do Transformer que processa entradas para criar representações internas. | BERT usa apenas encoders. |
