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O TCE-SC desenvolveu um modelo de IA para detectar fraudes em licitações. Durante o treinamento, o modelo apresentou 99% de acerto na base de dados histórica, mas, ao ser aplicado em dados novos de 2026, a precisão caiu para 55%.

Esse fenômeno técnico, no qual o modelo decora os dados de treinamento mas falha em generalizar para dados novos, é conhecido como
Uma Secretaria da Fazenda pretende, ao mesmo tempo:

I. prever o valor de arrecadação mensal de ICMS para os próximos meses;
II. classificar cada declaração de contribuinte em “alto risco” ou “baixo risco” para fins de seleção de auditoria.

Considerando os tipos de modelos de aprendizado de maquina, a combinação de tarefas que está conceitualmente alinhada com esses objetivos é:
Em um relatório elaborado por uma unidade de análise, um agente cruza registros de ligações telefônicas, dados de localização de dispositivos móveis e históricos de antecedentes criminais, identificando padrões que permitem antecipar a ocorrência de novos delitos em determinada região. A alternativa que corretamente descreve o produto final desse processo analítico é:
Qual é o papel de algoritmos de aprendizado de máquina na análise de dados avançada?
No contexto de MLOps, o termo Model Drift refere-se a mudanças que afetam o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina ao longo do tempo. Qual das opções abaixo descreve corretamente um exemplo ou causa de Model Drift?
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