Questão nº 32
Questão de Inteligência Artificial · FCC TJ-CE 2022 (nº 32)
A implantação de uma solução de machine learning tipicamente passa por 5 fases. Na fase inicial, deve-se ter clareza quanto à pergunta ou problema para o qual se busca uma solução e quanto às informações que serão utilizadas, sejam elas de propriedade do interessado ou a serem adquiridas no mercado. As outras fases são:
I. Treinar o modelo ajustando os atributos, parâmetros de treinamento e algoritmos até que o modelo produza os resultados desejados. A validação é realizada comparando-se as predições com os resultados reais.
II. Monitorar os resultados das predições para verificar se o modelo continua generalizando. Se houver uma diminuição significativa na capacidade de predição do modelo, este deve ser treinado novamente com novos dados ou até mesmo os algoritmos, atributos e parâmetros de treinamento devem ser ajustados.
III. Definir o objetivo do aprendizado de máquina, estruturar o modelo que será o responsável por realizar as predições e adequar os dados para os algoritmos selecionados.
IV. Verificar se o modelo generaliza. No caso de o modelo não generalizar, deve-se retornar para as fases anteriores ou até mesmo para a fase inicial. Se generalizar, o modelo já pode seguir para a produção.
A ordem sequencial correta das outras fases é:
- AFASE 2: III, FASE 3: I, FASE 4: IV, FASE 5: II (alternativa correta)
- BFASE 2: I, FASE 3: IV, FASE 4: II, FASE 5: III
- CFASE 2: IV, FASE 3: III, FASE 4: I, FASE 5: II
- DFASE 2: I, FASE 3: II, FASE 4: III, FASE 5: IV
- EFASE 2: III, FASE 3: II, FASE 4: I, FASE 5: IV
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
O Ciclo de Vida do Modelo de Machine Learning é o conjunto de etapas que um projeto de inteligência artificial passa, desde a ideia inicial até a manutenção contínua do modelo em uso. É como um roteiro para construir e manter um sistema de IA funcionando de forma eficaz.
- Fase Inicial (dada): Compreensão do problema e coleta de dados.
- (A) Correta: FASE 2: III, FASE 3: I, FASE 4: IV, FASE 5: II. Esta sequência segue a lógica de primeiro planejar e preparar (III), depois construir e validar (I), em seguida testar e implantar (IV), e por fim monitorar e manter (II).
- (B) Incorreta: FASE 2: I (Treinar o modelo) está fora de ordem, pois a definição do objetivo, estruturação do modelo e adequação dos dados (III) devem vir antes do treinamento. Esta é uma armadilha comum, pois foca no treinamento sem a devida preparação.
- (C) Incorreta: FASE 2: IV (Verificar se o modelo generaliza) está fora de ordem, pois a verificação de generalização ocorre após o treinamento e antes da implantação.
- (D) Incorreta: FASE 2: I (Treinar o modelo) está fora de ordem, pelo mesmo motivo da alternativa B.
- (E) Incorreta: FASE 3: II (Monitorar os resultados) está fora de ordem, pois o monitoramento é a última fase, que ocorre após o modelo já estar em produção.
Fonte: FCC TJ-CE 2022 Analista Judiciário - Especialidade Ciência da Computação - Área Sistemas da Informação (Caderno Tipo 001). Reproduzida para fins de estudo.