Pular para o conteúdo principal

Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FUVEST 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
qg502462
Banca
FUVEST
Órgão
USP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas
Uma ONG, especializada na busca por gatos desaparecidos, contratou uma empresa de tecnologia para desenvolver um sistema de classificação de imagens baseado em Aprendizado Profundo. O objetivo é que o sistema identifique gatos em fotos enviadas por usuários. Para isso, a empresa optou por utilizar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), dada sua capacidade de extrair automaticamente padrões visuais hierárquicos.Durante o treinamento, os desenvolvedores perceberam que a rede estava obtendo alta acurácia no conjunto de treino, mas baixo desempenho no conjunto de teste. Além disso, ao inspecionar os mapas de ativação, notaram que a rede estava focando em características irrelevantes do fundo da imagem em vez de identificar os gatos corretamente.E relação ao problema descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais eficaz para aprimorar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina.
  1. AAumentar a complexidade do modelo, utilizando o máximo de parâmetros possíveis, sem restrições.
  2. BTreinar o modelo exclusivamente com os dados de treinamento disponíveis, sem validação externa ou ajuste fino.
  3. CImplementar técnicas de regularização, como L1 ou L2, e utilizar validação cruzada para avaliar o desempenho e ajustar hiperparâmetros.
  4. DReduzir drasticamente o conjunto de dados de treinamento para evitar sobreajuste, mesmo que isso comprometa a representatividade dos dados.
  5. EIgnorar a fase de pré-processamento de dados e utilizar os dados brutos diretamente no treinamento do modelo.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — Implementar técnicas de regularização, como L1 ou L2, e utilizar validação cruzada para avaliar o desempenho e ajustar hiperparâmetros.

Link permanente: /questoes/qg502462