Question

Um cientista de dados desenvolveu um modelo de machine learning para estimar o risco de inadimplência em operações de crédito. Após a implantação em produção, verificou-se que o desempenho do modelo começou a se deteriorar gradualmente, embora o processo de treinamento permanecesse inalterado e a infraestrutura funcionasse corretamente. Nesse contexto, assinale a alternativa correta.

Accepted Answer

B) A degradação do desempenho caracteriza um indício de data drift ou concept drift, tornando recomendável o monitoramento contínuo e o eventual retreinamento do modelo.

Answer

A) A redução do desempenho indica a necessidade de ampliar a taxa de aprendizado do algoritmo, permitindo maior velocidade de convergência durante as inferências.

Answer

C) A perda de desempenho demonstra que o algoritmo deixou de executar corretamente a etapa de retropropagação, comprometendo a atualização dos parâmetros em produção.

Answer

D) A diminuição da acurácia decorre da interrupção automática do processo de validação cruzada, exigindo a reconstrução do conjunto de treinamento utilizado originalmente.

Answer

E) A queda na qualidade das predições evidencia que o modelo passou a operar sem função de perda, reduzindo a estabilidade do processo de inferência.

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