Questão nº 69
Questão de Banco de Dados e Ciência de Dados · CEBRASPE STM 2025 (nº 69)
Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue os itens subsequentes.
O overfitting, em modelos de deep learning, ocorre quando o modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste, indicativo de que o modelo generaliza bem.
Resposta comentada
Overfitting (sobreajuste) é quando o modelo "decora" os dados de treino em vez de aprender o padrão geral: ele vai muito bem no treino, mas vai mal em dados novos. O sinal clássico é justamente um desempenho bom no treino e ruim no teste.
- Correta: Errado. O item troca o conceito: overfitting NÃO é "alta precisão no treino e no teste". Ele descreve exatamente o contrário — desempenho alto no treino e baixo no teste. O trecho que denuncia o erro é "alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste, indicativo de que o modelo generaliza bem": isso descreve um modelo bem ajustado, não um overfitting.
Como ficaria certo: O overfitting ocorre quando o modelo tem alta precisão nos dados de treinamento, mas baixa precisão nos dados de teste, indicando que ele não generaliza bem.
Fonte: CEBRASPE STM 2025 Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação. Reproduzida para fins de estudo.