Enunciado
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
Alternativas
- A)
estabeleçam fluxos de atualização baseados em monitoramento manual, com reavaliações periódicas dos modelos conduzidas conforme demandas operacionais pontuais.
- B)
concetrem os processos de ingestão, transformação e treinamento em única etapa para facilitar manutenções pontuais, mesmo que sem orquestração automatizada de reexecução completa.
- C)
integrem práticas de Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) específicas para Machine Learning, facilitando a atualização e monitoramento dos modelos em produção.
- D)
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.
- E)
organizem as tarefas de recomendação e detecção de anomalias em pipelines serializados, utilizando fontes de dados independentes para evitar acoplamento excessivo entre os modelos.
Gabarito e comentário
Resposta correta: C
Pipelines de ML devem incorporar CI/CD, testes, implantação, monitoramento e atualização dos modelos para tratar deriva e mudanças nos dados.