Engenharia de Dados e Features

Análise de sentimento identifica emoções e opiniões expressas em texto, classificando conteúdos como positivos, negativos, neutros ou ligados a emoções específicas.

Dataset é o conjunto de dados usado para treinar, validar e testar modelos de IA. Sua qualidade define a performance final do modelo.

Embeddings convertem palavras, frases ou documentos em vetores numéricos que preservam significado e similaridade semântica, permitindo busca e análise avançada de linguagem.

Feature Engineering é o processo de criar e transformar variáveis para melhorar a performance dos modelos, combinando técnica, domínio e experimentação.

Hiperparâmetros são ajustes definidos antes do treinamento e que influenciam como o modelo aprende. Tuning adequado melhora precisão, estabilidade e generalização.

Machine Learning é o campo da IA em que sistemas aprendem padrões a partir de dados para prever, classificar e automatizar decisões, sem depender de regras fixas.

Overfitting acontece quando o modelo memoriza o conjunto de treino e falha ao prever dados novos, indicando falta de generalização.

Princípio que exige que privacidade seja integrada ao projeto desde o início. Em IA, orienta escolhas técnicas e organizacionais para proteger titulares e cumprir a LGPD.

Entenda o que são dados sintéticos, como gerá-los com IA, quando usar, suas vantagens e riscos. Guia completo para aplicações em IA, privacidade e aumento de datasets.

Tokenização é a divisão de texto em unidades menores chamadas tokens, permitindo que modelos de linguagem interpretem, processem e gerem texto de forma estruturada.

Underfitting ocorre quando o modelo é simples demais e não aprende padrões, resultando em baixa performance no treino e no teste.