Deep Learning
Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina que se baseia em redes neurais artificiais para imitar o funcionamento do cérebro humano. Essa abordagem permite que os algoritmos aprendam a partir de grandes quantidades de dados não estruturados, melhorando sua capacidade de realizar tarefas complexas.
Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning é uma combinação de Deep Learning e Reinforcement Learning, onde um agente aprende a realizar ações em um ambiente para atingir um objetivo específico. Essa abordagem é amplamente utilizada em jogos para criar agentes inteligentes capazes de tomar decisões estratégicas.
Dataset
Dataset é um conjunto de dados que serve como base para treinar algoritmos de Machine Learning. No contexto de Deep Learning, um dataset pode conter milhares ou até milhões de exemplos, permitindo que o modelo aprenda padrões complexos e faça previsões precisas.
Debugging
Debugging é o processo de identificar e corrigir erros em um programa de computador. No contexto de Deep Learning, o debugging é essencial para garantir que o modelo está funcionando corretamente e produzindo resultados precisos.
Dropout
Dropout é uma técnica de regularização utilizada em redes neurais para prevenir o overfitting. Durante o treinamento, uma porcentagem aleatória de neurônios é desativada temporariamente, forçando o modelo a aprender representações mais robustas e generalizáveis.
Data Augmentation
Data Augmentation é uma técnica utilizada para aumentar a diversidade do dataset, gerando novos exemplos a partir dos dados existentes. No contexto de Deep Learning, a Data Augmentation ajuda a melhorar a capacidade do modelo de generalizar para novos dados e evitar o overfitting.
Dimensionality Reduction
Dimensionality Reduction é o processo de reduzir a quantidade de variáveis em um dataset, preservando as informações mais relevantes. Essa técnica é útil em problemas de Deep Learning com alta dimensionalidade, permitindo que o modelo se concentre nos aspectos mais importantes dos dados.
Decision Boundary
Decision Boundary é a fronteira que separa as diferentes classes em um problema de classificação. No contexto de Deep Learning, o modelo aprende a traçar decision boundaries complexas para distinguir entre diferentes padrões nos dados.
Deep Q-Network
Deep Q-Network é uma arquitetura de rede neural utilizada em Deep Reinforcement Learning para estimar a função Q, que representa o valor esperado de uma ação em um determinado estado. Essa abordagem é fundamental para treinar agentes inteligentes em ambientes complexos.
Dynamic Programming
Dynamic Programming é uma técnica utilizada em Reinforcement Learning para encontrar a política ótima de um agente, considerando todas as possíveis sequências de ações e estados. No contexto de Deep Learning, o Dynamic Programming é essencial para resolver problemas de decisão sequencial de forma eficiente.
