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#3626721

No desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial para um tribunal, a equipe técnica precisa implementar modelos de Machine Learning de forma integrada em pipelines de produção, considerando práticas de MLOps para garantir a confiabilidade e a atualização contínua dos modelos implantados. Em um projeto que envolve a criação de um sistema de recomendação baseado em processamento de linguagem natural (NLP) e a identificação de anomalias para prevenção de fraudes, a configuração do pipeline de produção deve adotar estratégias que

  • estabeleçam fluxos de atualização baseados em monitoramento manual, com reavaliações periódicas dos modelos conduzidas conforme demandas operacionais pontuais.
  • concetrem os processos de ingestão, transformação e treinamento em única etapa para facilitar manutenções pontuais, mesmo que sem orquestração automatizada de reexecução completa.
  • integrem práticas deContinuous Integration/Continuous Delivery(CI/CD) específicas paraMachine Learning, facilitando a atualização e monitoramento dos modelos em produção.
  • concentrem o processo de engenharia de atributos na maximização da variedade de entradas, isentando da aplicação de mecanismos de seleção baseados em relevância estatística ou impacto preditivo.
  • organizem as tarefas de recomendação e detecção de anomalias empipelinesserializados, utilizando fontes de dados independentes para evitar acoplamento excessivo entre os modelos.
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