Questão
ID 2974195Disciplina: Tecnologia da Informação
Assuntos: Treinamento de Modelos (Overfitting, Underfitting, Validação)
Ano: 2026 Banca: FADESP - Fundação de Amparo e Desenvolvimento da Pesquisa Órgão: Secretaria da Fazenda do Pará
Analise as seguintes afirmativas, em relação aos riscos que as práticas de MLOps buscam mitigar.
I. Ocorre quando há uma discrepância entre o desempenho do modelo durante o treinamento e a inferência, frequentemente devido a diferenças na manipulação dos dados.
II. Ocorre quando informações de fora do conjunto de dados de treinamento são usadas para criar o modelo, levando a um desempenho enganosamente alto.
III. Ocorre quando há alteração no desempenho do modelo ao longo do tempo, causada pela evolução dos padrões subjacentes dos dados.
Os riscos referem-se, respectivamente, aos conceitos de: