Engenharia de Software · FCC · 2022 | Questão sqc-fc063839

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial

Código: fc063839
Banca: FCC
Órgão: TJ-CE
Ano: 2022

Cargo: Analista Judiciário - Ciência da Computação - Sistemas da Informação

A implantação de uma solução de machine leaming 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 FASE 3 FASE 4 FASE 5III I IV II
BFASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5I IV II III
CFASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5IV III I II
DFASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5I II III IV
EFASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5III II I IV

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GabaritoA — FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5 III I IV II

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Fases do Machine Learning — Pipeline típico

Gabarito: letra A. A sequência correta das fases após a definição inicial do problema é: III (definir objetivo, estruturar modelo e preparar dados), I (treinar e validar o modelo), IV (verificar generalização) e II (monitorar predições em produção). Essa ordem reflete o ciclo padrão de aprendizado de máquina: preparação dos dados e definição do modelo, treinamento/validação, avaliação da generalização e, após implantação, monitoramento contínuo.

A banca testa o conhecimento das etapas do pipeline de ML, que em sua forma mais comum segue: entendimento do negócio → coleta de dados → preparação e modelagem → treinamento e validação → avaliação → implantação → monitoramento. O enunciado já descreve a fase inicial (clareza do problema e fontes de dados). As demais fases (I a IV) devem ser ordenadas conforme o fluxo lógico abaixo:

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A sequência III → I → IV → II é a única que segue a lógica do ciclo de ML. Após a fase inicial, define-se o modelo e preparam-se os dados (III); depois treina-se e valida-se (I); verifica-se se o modelo generaliza (IV); e, por fim, monitora-se o modelo em produção (II). A alternativa está perfeitamente alinhada.

Alternativa B — ❌ Incorreta

I → IV → II → III: Coloca o treinamento antes da definição do modelo (III) e o monitoramento antes da avaliação da generalização (IV). Inverte a ordem lógica.

Alternativa C — ❌ Incorreta

IV → III → I → II: Avaliar a generalização antes mesmo de definir o modelo e treinar não faz sentido. O modelo precisa existir e ser treinado para ser avaliado.

Alternativa D — ❌ Incorreta

I → II → III → IV: Mistura treinamento com monitoramento prematuro e coloca a definição do modelo (III) e a avaliação (IV) após o monitoramento. Ordem caótica.

Alternativa E — ❌ Incorreta

III → II → I → IV: Após definir o modelo, já partir para o monitoramento (II) antes do treinamento e da avaliação é inviável. O monitoramento é a última fase, após implantação.

PEGA ESSA DICA!

Para decorar a ordem, lembre-se do acrônimo D-T-A-M (Define, Train, Assess, Monitor) ou use a analogia de construir um prédio: primeiro o projeto (III), depois a construção (I), depois a vistoria (IV) e, por fim, a manutenção (II).

Gabarito: letra A

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