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- O que é: Lead Assignment Balanceado
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- O que é: Lead Routing Omnicanal
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- O que é: Lead Distribution Prioritário
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- O que é: Lead Enrichment Baseado em Terceiros
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- O que é: Lead Generation Automatizado
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- O que é: Lead Nurturing por Chatbot
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- O que é: Lead Scoring
- O que é: Language Generation (Geração de Linguagem)
- O que é: Lexical Analysis (Análise Lexical)
- O que é: Local Optimum (Ótimo Local)
- O que é: Limited Memory Algorithm (Algoritmo de Memória Limitada)
- O que é: Layered Architecture (Arquitetura em Camadas)
- O que é: Longitudinal Data (Dados Longitudinais)
- O que é: Logistic Loss (Perda Logística)
- O que é: Least Squares Method (Método dos Mínimos Quadrados)
- O que é: Learning Rule (Regra de Aprendizado)
- O que é: Local Feature (Feature Local)
- O que é: Logarithmic Transformation (Transformação Logarítmica)
- O que é: Latent Semantic Indexing (Indexação Semântica Latente)
- O que é: Latency (Latência)
- O que é: Local Search (Busca Local)
- O que é: Label Ranking (Ranqueamento de Rótulos)
- O que é: Likert Scale (Escala Likert)
- O que é: Linear Programming (Programação Linear)
- O que é: Logarithmic Loss (Perda Logarítmica)
- O que é: Latent Representation (Representação Latente)
- O que é: Layered Neural Network (Rede Neural em Camadas)
- O que é: Latent Variable Estimation (Estimativa de Variáveis Latentes)
- O que é: Log-Linear Model (Modelo Log-Linear)
- O que é: L2 Regularization (Regularização L2)
- O que é: L1 Regularization (Regularização L1)
- O que é: Label Encoding (Codificação de Rótulos)
- O que é: Language Understanding (Compreensão de Linguagem)
- O que é: Likelihood Function (Função de Verossimilhança)
- O que é: Learning Rate Decay (Decaimento da Taxa de Aprendizado)
- O que é: Learning Curve (Curva de Aprendizado)
- O que é: Latent Feature (Feature Latente)
- O que é: Label Consistency (Consistência de Rótulo)
- O que é: Log-Likelihood (Log-Verossimilhança)
- O que é: Local Outlier Factor (Fator de Outlier Local)
- O que é: Local Minimum (Mínimo Local)
- O que é: Learning Vector Quantization (LVQ)
- O que é: Layer Normalization (Normalização de Camada)
- O que é: Learning from Demonstration (Aprendizado por Demonstração)
- O que é: Latent Variable Model (Modelo de Variáveis Latentes)
- O que é: Logistic Function (Função Logística)
- O que é: Lossless Compression (Compressão sem Perda)
- O que é: Labeling Data (Rotulagem de Dados)
- O que é: Linear Discriminant Analysis (Análise Discriminante Linear)
- O que é: Latent Semantic Analysis (Análise Semântica Latente)
- O que é: Leaky ReLU (Rectified Linear Unit com Fuga)
- O que é: Label Noise (Ruído de Rótulo)
- O que é: Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- O que é: Lasso Regression (Regressão Lasso)
- O que é: Learning to Rank (Aprendizado para Ranqueamento)
- O que é: Linear Classifier (Classificador Linear)
- O que é: Label Smoothing (Suavização de Rótulos)
- O que é: Learning Algorithm (Algoritmo de Aprendizado)
- O que é: Language Model (Modelo de Linguagem)
- O que é: Latent Space (Espaço Latente)
- O que é: Label Propagation (Propagação de Rótulos)
- O que é: Latent Variable (Variável Latente)
- O que é: LSTM (Long Short-Term Memory)
- O que é: Loss Function (Função de Perda)
- O que é: Logistic Regression (Regressão Logística)
- O que é: Linear Regression (Regressão Linear)
- O que é: Learning Rate (Taxa de Aprendizado)