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Que algoritmo ou modelo processa os dados?
O que processa os dados de entrada — a família de algoritmos, a classe de modelo ou a técnica usada para transformar entradas em saídas.
Que algoritmo ou modelo processa os dados?
O que processa os dados de entrada — a família de algoritmos, a classe de modelo ou a técnica usada para transformar entradas em saídas.
Análise de afeto e emoçõesTécnicas que inferem estado emocional, humor ou sentimento a partir de texto, fala, expressões faciais ou sinais fisiológicos. Usadas para medir o sentimento de uma multidão, avaliar a experiência com um serviço ou identificar sinais de sofrimento. A precisão e a imparcialidade cultural da inferência de afeto são contestadas, e algumas jurisdições restringem seu uso em locais de trabalho e serviços públicos.
Detecção de anomaliasTécnicas que sinalizam eventos, padrões ou valores incomuns que se afastam de uma referência aprendida de comportamento normal. Usadas para prever falhas de equipamentos, identificar fraudes, detectar invasões, monitorar vazamentos de água e alertar sobre fluxos incomuns de multidões. As saídas costumam ser pontuações comparadas a um limite, e não decisões diretas.
Reconhecimento biométricoTécnicas que identificam ou verificam uma pessoa específica a partir de sinais biológicos — rosto, impressão digital, voz, íris ou modo de andar. Diferente da visão computacional genérica porque a saída fica ligada a um indivíduo identificado pelo nome. Muitas jurisdições restringem ou proíbem o reconhecimento biométrico em espaços acessíveis ao público.
Classificação e previsãoTécnicas que atribuem um rótulo a uma entrada ou estimam um resultado numérico — incluindo classificadores (spam ou não spam, faixa de risco), regressores (demanda prevista, espera estimada) e modelos de previsão de séries temporais (número de passageiros na próxima hora, carga de energia). São construídas a partir de dados históricos rotulados, com modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina.
Agrupamento e segmentaçãoTécnicas que reúnem pessoas, lugares ou eventos em grupos com base em semelhança, sem usar rótulos predefinidos. Usadas para segmentar públicos, padrões de mobilidade, perfis de consumo de energia ou zonas de demanda por serviços. As saídas são atribuições a grupos que os sistemas seguintes podem tratar como categorias — embora os grupos sejam inferidos, e não definidos por alguém.
Visão computacionalTécnicas que interpretam imagens ou vídeo — contando pessoas, detectando objetos, lendo texto em imagens, acompanhando movimentos ou segmentando cenas. Comuns em detecção de ocupação, monitoramento de trânsito e de multidões, apoio à acessibilidade e inspeção de sinalização. Diferente do reconhecimento biométrico, que identifica indivíduos específicos.
Modelos de linguagemModelos que leem, escrevem, resumem, traduzem ou mantêm uma conversa em linguagem humana. Incluem grandes modelos de linguagem (LLMs), chatbots e sistemas de geração de texto. Funcionam prevendo os próximos tokens mais prováveis a partir da entrada e de qualquer contexto anterior.
OtimizaçãoTécnicas que buscam a melhor atribuição, rota, escala ou alocação dentro de restrições. Incluem roteirização de veículos, temporização de semáforos para o transporte público, programação de energia e climatização, escalas de pessoal e alocação de recursos. Funcionam explorando possibilidades para maximizar ou minimizar um objetivo declarado, como custo, tempo ou emissões.
Transformação que preserva a privacidadeTécnicas cuja principal função é transformar os dados de entrada para que os detalhes que identificam pessoas sejam removidos, desfocados ou substituídos antes de qualquer uso posterior. Incluem desfoque de rostos, mascaramento de placas de veículos, tokenização, k-anonimização, privacidade diferencial e geração de dados sintéticos. Funcionam como uma barreira entre os dados brutos coletados e os dados usados para análises ou decisões.
Recomendação e rankingTécnicas que sugerem ou ordenam itens para uma pessoa — serviços, listagens, notícias, opções de orientação — com base em preferências, comportamento ou semelhança com outras pessoas. Incluem filtragem colaborativa, sistemas de recomendação baseados em conteúdo e ranking aprendido. Personalizam o que cada pessoa vê a partir do mesmo catálogo de base.
Busca e recuperaçãoTécnicas que encontram e apresentam conteúdo relevante em um conjunto de documentos, registros ou mídias em resposta a uma consulta. Incluem busca semântica, recuperação vetorial e fluxos de geração aumentada por recuperação (RAG), que enviam trechos relevantes a um modelo de linguagem. Usadas para responder a perguntas sobre documentos, consultar registros públicos e pesquisar em bibliotecas ou arquivos.
Fala e áudioTécnicas que convertem palavras faladas em outros formatos e vice-versa, ou que classificam sons que não são fala. Incluem conversão de fala em texto (transcrição), conversão de texto em fala (voz sintética), detecção de palavras-chave e detecção de eventos sonoros. A voz como identidade (reconhecer quem está falando) pertence a Reconhecimento biométrico.Técnicas cuja principal função é transformar os dados de entrada para que os detalhes que identificam pessoas sejam removidos, desfocados ou substituídos antes de qualquer uso posterior. Incluem desfoque de rostos, mascaramento de placas de veículos, tokenização, k-anonimização, privacidade diferencial e geração de dados sintéticos. Funcionam como uma barreira entre os dados brutos coletados e os dados usados para análises ou decisões.