Inteligência Artificial - marcelo-d3v/documentation GitHub Wiki

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Tipos de Aprendizado

  • Supervisionado
    • Classificação
    • Regressão
  • Não Supervisionado
    • Agrupamento
    • Redução de Dimensionalidade
    • Associação
    • Sistemas de Recomendação
  • Semi Supervisionado
  • Por Reforço
  • Por Transferência

PLN (Processamento de Linguagem Natural)

  • Fases do PLN
    • Análise Lexical
    • Análise Sintática
    • Análise Semântica
    • Integração do Discurso
    • Análise Pragmática
  • Pré-processamento
    • Tokenização
    • Remoção de stop words (presentes numa stop list)
    • Normalização
      • Lemmatization
      • Stemming
    • Etiquetagem morfossintática (Part-Of-Speech - POS) ou tagging
    • Remoção de pontuação
    • Remoção de números
    • Verificação e correção
    • Remoção de tags html
  • Extração de características
    • Bag of words (BoW)
    • Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
    • N-gram
    • One-hot encoding
    • Word embedding
    • GloVe (Global Vectors for Wrod Representaion)
  • Modelos de Linguagem
    • N-gram
    • Transformer
    • Cabeça de Atenção
    • LLMs (Large Language Models)
    • RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Agentes Inteligentes

Sistemas Multiagentes

Federated Learning (Aprendizado Federado)

  • Motivações para o aprendizado federado (FL)
    • Privacidade dos dados (Compliance)
    • Redução do tráfego de rede
  • Conceitos básicos
    • Cliente (Client), Servidor Coordenador (Central Server)
    • Silos de dados: coleção de dados acessível apenas a um grupo restrito dentro da organização, sem integração ou interoperabilidade com outros sistemas ou áreas
    • Non-IID: Dados não independentes e não idênticos (distribuídos de forma desigual)
    • Training Round (rodada de treinamento): 1 - Inicialização: definição e distribuição do modelo global, configurado com hiperparâmetros básicos 2 - Treinamento local em vários clientes (Local Training) 3 - Agregação global (Aggregation) através do recebimento das atualizações 4 - Iteração: criação de um novo modelo global a ser redistribuído FedAvg: Algoritmo de agregação (média ponderada dos hiperparâmetros)
  • Tipos de Aprendizado Federado - FL:
    • Aprendizado Vertical (VFL)
    • Aprendizado Horizontal (HFL)
    • Aprendizado entre dispositivos (Cross-Device FL)
    • Aprendizado entre silos/instituições (Cross-Silo FL)
  • Técnicas voltadas à segurança e privacidade:
    • Differential Privacy
    • Secure Aggregation
    • Criptografia Homomórfica