Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para
uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo
não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a
relevância e coerência do conteúdo. Para ajustar o desempenho do
modelo e evitar problemas como alucinações e vieses, eles optaram
por
Em um pipeline MLOps, varias etapas são seguidas para o
desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos de
Machine Learning. Com relação a este processo, especialmente
considerando o uso de redes neurais transformer e suas
características, as fases e procedimentos técnicos envolvidos no ciclo
completo de MLOps são assim descritos:
Linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos utilizada para análise
estatística, manipulação e visualização de dados. A descrição apresentada refere-se à linguagem:
A integração da Internet das Coisas (IoT) com a especificação Sensor Web Enablement (SWE), desenvolvida pelo Open Geospatial Consortium (OGC), representa um avanço significativo para a coleta, o armazenamento e o compartilhamento de dados geoespaciais provenientes de sensores.
Assinale a opção que corresponde a um serviço descrito na especificação SWE que facilita a integração com IoT.
Embora a integração da Internet das Coisas (IoT) e os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) ofereça grandes benefícios, algumas limitações podem ser observadas.
Assinale a opção que apresenta um fator que pode inviabilizar o uso de IoT.
A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue os itens que se seguem.
O deep learning elimina completamente a necessidade de pré-processamento de dados, pois as redes neurais são capazes de aprender todas as características automaticamente.
A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue os itens que se seguem.
O overfitting ocorre quando um modelo de machine learning tem alta precisão nos dados de treinamento, mas apresenta desempenho significativamente pior em novos dados.
Julgue os itens a seguir, relativos a redes neurais artificiais.
Uma rede neural feedforward se distingue das demais pela presença de uma ou mais camadas ocultas, cujos nós de computação são chamados de neurônios ocultos ou unidades ocultas, devido ao fato de que essa parte da rede neural não é vista diretamente da entrada ou saída da rede.