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TCE-RN
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Modelos altamente interpretáveis, como árvores de decisão simples, tendem a apresentar menor transparência em comparação a modelos complexos, como redes neurais profundas.
Concurso:
TCE-RN
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Não definido
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A mitigação de viés em modelos de IA pode envolver técnicas como balanceamento de dados, regularização e avaliação de métricas de equidade.
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TCE-RN
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Em pipelines de MLOps, a automação de testes, de monitoramento e de re-treinamento contínuo contribui para a confiabilidade e para a escalabilidade dos sistemas de ML.
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TCE-RN
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Em algoritmos de aprendizado de máquina, a validação cruzada (cross-validation) é utilizada para aumentar o conjunto de treinamento ao duplicar os dados disponíveis, elevando assim a capacidade de generalização do modelo.
Concurso:
TCE-RN
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Redes neurais profundas diferenciam-se das redes neurais rasas principalmente pela presença de múltiplas camadas ocultas, permitindo maior capacidade de representação.
