- O que é: Sample Complexity (Complexidade de Amostragem)
- O que é: Stacked Autoencoder (Autoencoder Empilhado)
- O que é: Stochastic Simulation (Simulação Estocástica)
- O que é: Stochastic Optimization (Otimização Estocástica)
- O que é: Spline Regression (Regressão por Splines)
- O que é: Spectral Clustering (Clusterização Espectral)
- O que é: Social Network Analysis (Análise de Rede Social)
- O que é: Sparse Coding (Codificação Esparsa)
- O que é: Structured Perceptron (Perceptron Estruturado)
- O que é: Similarity Search (Busca por Similaridade)
- O que é: Sequence Modeling (Modelagem de Sequência)
- O que é: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)
- O que é: Stochastic Model (Modelo Estocástico)
- O que é: Subspace (Subespaço)
- O que é: Support Vector Regression (Regressão de Vetores de Suporte)
- O que é: Signal Processing (Processamento de Sinais)
- O que é: Stochastic Regularization (Regularização Estocástica)
- O que é: Structured Prediction (Predição Estruturada)
- O que é: Spiking Neural Network (Rede Neural de Espigões)
- O que é: Sampling Strategy (Estratégia de Amostragem)
- O que é: Self-attention (Autoatenção)
- O que é: Semantic Segmentation (Segmentação Semântica)
- O que é: Sparse Representation (Representação Esparsa)
- O que é: Stochastic Approximation (Aproximação Estocástica)
- O que é: Skip-gram Model
- O que é: Similarity Measure (Medida de Similaridade)
- O que é: Stochastic Process (Processo Estocástico)
- O que é: Stationary Process (Processo Estacionário)
- O que é: Spike-and-Slab Model (Modelo Pico-e-Placa)
- O que é: Sampling Bias (Viés de Amostragem)
- O que é: Smoothing (Suavização)
- O que é: Superposition (Superposição)
- O que é: Standard Deviation (Desvio Padrão)
- O que é: Subsampling (Subamostragem)
- O que é: State Transition (Transição de Estado)
- O que é: Sparse Matrix (Matriz Esparsa)
- O que é: Structured Data (Dados Estruturados)
- O que é: Simulated Annealing (Recozimento Simulado)
- O que é: State Space (Espaço de Estados)
- O que é: Sparse Data (Dados Esparsos)
- O que é: Stopping Criterion (Critério de Parada)
- O que é: Soft Clustering (Clusterização Suave)
- O que é: Search Space (Espaço de Busca)
- O que é: Scalability (Escalabilidade)
- O que é: Shallow Neural Network (Rede Neural Rasa)
- O que é: Swarm Intelligence (Inteligência de Enxame)
- O que é: Speech Recognition (Reconhecimento de Fala)
- O que é: Sampling (Amostragem)
- O que é: Singular Value Decomposition (SVD)
- O que é: Synthetic Data (Dados Sintéticos)
- O que é: Sigmoid Function (Função Sigmoide)
- O que é: Sparsity (Esparsidade)
- O que é: Sentiment Analysis (Análise de Sentimento)
- O que é: Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
- O que é: Semi-supervised Learning (Aprendizado Semi-supervisionado)
- O que é: Self-supervised Learning (Aprendizado Auto-supervisionado)
- O que é: Softmax
- O que é: Stochastic Gradient Descent (Descida de Gradiente Estocástica)
- O que é: Support Vector Machine (SVM)
- O que é: Supervised Learning (Aprendizado Supervisionado)