Gestão e Governança de Dados (Big Data / ETL)

Acurácia é o percentual de previsões corretas de um modelo, porém se torna enganosa em bases desbalanceadas.

Profissional responsável por garantir que a empresa cumpra a LGPD, atuando no controle, orientação e supervisão do tratamento de dados, incluindo projetos de IA.

F1 Score combina precisão e recall em uma única métrica que equilibra os erros do modelo, sendo ideal para cenários com dados desbalanceados.

Avaliação que comprova quando o uso de IA baseado em legítimo interesse é justificável, necessário e equilibrado em relação aos direitos dos titulares.

Grau de organização, qualidade e consistência dos dados de uma empresa. Determina a viabilidade e o impacto real de projetos de Inteligência Artificial.

Modelo é o sistema treinado que aprende padrões a partir de dados e gera previsões, classificações ou conteúdos novos. Pode ser simples, como regressões, ou complexo, como LLMs.

Técnica que substitui dados pessoais por códigos para reduzir riscos, mantendo a possibilidade de reidentificação. Útil em IA, mas não equivale a anonimização.

Recall mede quantos dos casos positivos reais o modelo conseguiu identificar, sendo crucial quando não se pode perder nenhum caso relevante.

Decisões realizadas por IA sem intervenção humana. A LGPD exige explicação, revisão humana e transparência quando essas decisões afetam o titular.

Validação cruzada é uma técnica que treina e testa o modelo várias vezes em diferentes partições dos dados para medir performance real e capacidade de generalização.