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#3617971

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.

  • Aumentar a complexidade do modelo, utilizando o máximo de parâmetros possíveis, sem restrições.
  • Treinar o modelo exclusivamente com os dados de treinamento disponíveis, sem validação externa ou ajuste fino.
  • Implementar técnicas de regularização, como L1 ou L2, e utilizar validação cruzada para avaliar o desempenho e ajustar hiperparâmetros.
  • Reduzir drasticamente o conjunto de dados de treinamento para evitar sobreajuste, mesmo que isso comprometa a representatividade dos dados.
  • Ignorar a fase de pré-processamento de dados e utilizar os dados brutos diretamente no treinamento do modelo.
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