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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2023

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
fg071334
Banca
FGV
Órgão
TCE-ES
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação
Com o objetivo de minimizar os riscos na concessão de crédito, um banco contratou uma empresa especializada em sistemas digitais para desenvolver um classificador de requisitantes de crédito em bons ou maus pagadores. Ao entregar o modelo de classificação para o banco, a empresa afirmou que o classificador havia obtido nos testes uma precisão de mais de 95%. No entanto, após alguns meses, o banco notou que o desempenho do classificador estava aquém do esperado, ficando abaixo de 60%.Essa situação apresenta um problema de:
  1. Aunderfitting, que se caracteriza pelo classificador estar subajustado aos exemplos do mundo real;
  2. Boverfitting, que se caracteriza pelo classificador estar superajustado aos exemplos de treinamento;
  3. Cundersampling, que se caracteriza pela quantidade de exemplos do mundo real ser pequena;
  4. Doversampling, que se caracteriza pela quantidade de exemplos de treinamento ser excessiva;
  5. Eoutliers, que se caracteriza pela presença de exemplos do mundo real muito distintos dos exemplos de treinamento.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — overfitting, que se caracteriza pelo classificador estar superajustado aos exemplos de treinamento;

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