Gestão e Qualidade de Dados

Anonimização é o processo que transforma dados pessoais em informações que não permitem identificar um indivíduo, mesmo quando combinadas com outras bases. É recurso essencial para projetos de IA que precisam reduzir riscos e atender à LGPD.

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

Bias é a tendência sistemática de um modelo errar ou favorecer certos grupos, causada por dados, algoritmos ou processos. Identificar e mitigar viés é essencial para IA ética e confiável.

Informações que identificam ou permitem identificar uma pessoa. Em IA, exigem cuidado rigoroso, finalidade clara e boas práticas de privacidade definidas pela LGPD.

Informações pessoais de alto risco, como dados de saúde, biometria e religião, que exigem proteção reforçada pela LGPD e regras rigorosas de uso em IA.

Relatório que avalia riscos e impactos do uso de IA no tratamento de dados pessoais, exigido pela LGPD em operações de alto risco.

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

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.

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

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.

Precisão indica quantas das previsões positivas do modelo estavam realmente corretas, sendo essencial quando falsos positivos são críticos.

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

Entenda o que é quantization, como reduzir FP32 para FP16 ou INT8, quando usar, tipos, métodos e impactos na performance de modelos de IA em produção.

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

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.

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.