Transcrição da Prova — Victor Gabriel Magione Soares
Matrícula: 20203004575 • Turma2 • Prova Escrita 1 (Modelo A)
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Transcrição Fiel da Prova Escrita 1 — Modelo A
Informações do Cabeçalho
- Aluno: Victor Gabriel Magione Soares
- Matrícula: 20203004575
- Disciplina: Inteligência Artificial II
- Data: 19/10/2026
Questão 1 — Triagem com dados heterogêneos (5,0 pontos)
Resposta do item (a):
“Por mais que a perda de treino continue diminuindo, a partir da Época 8, o modelo tende a ter um aumento na perda de Validação. Se um modelo acerta 100% no treino e erra na validação, o modelo não está sendo treinado corretamente apenas criando vícios.”
Observações de Leitura (OCR): - Escrita cursiva com traços característicos, legível.
Resposta do item (b):
“As entradas devem ser padronizadas.”
Observações de Leitura (OCR): - Resposta concisa (uma linha). Não abordou retropropagação.
Resposta do item (c):
[NÃO RESPONDEU / EM BRANCO]
Observações de Leitura (OCR): - Campo deixado em branco pelo aluno.
Questão 2 — Inspeção visual em condições novas (5,0 pontos)
Resposta do item (a):
“Deve ser analisado os alertas, de forma que investigue os falso positivos e falsos negativos. Os resultados que distinguem isso é a quantidade de falso positivos e falsos negativos em relação aos positivos.”
Observações de Leitura (OCR): - Texto legível.
Resposta do item (b):
“É apropriado pois um CNN consegue analisar imagem e treinar modelos a partir de padrões. A melhor estratégia para mitigar esse problema é melhorando o modelo, de forma que reduza a taxa de falso positivo e falso negativo.”
Observações de Leitura (OCR): - Houve rasura/palavra tachada antes de “mitigar”.
Resposta do item (c):
“Possuindo uma análise melhor, seja ela dupla e mais profunda.”
Observações de Leitura (OCR): - Texto legível.
Questão 3 — Alerta que muda decisões (5,0 pontos)
Resposta do item (a):
“Pois um modelo com limiar em 0,50 não te dá uma certeza se o resultado está certo ou errado, de forma que gera resultado falsos, sejam eles falsos positivos, em fazer um paciente ter tratamento para algo que não possui ou um falso negativo, em que o paciente possui uma doença porém não receberá o tratamento.”
Observações de Leitura (OCR): - Escrita fluida, contextualiza o dilema clínico de FP e FN.
Resposta do item (b):
“Os custos para esses casos são grandes, de forma que a escolha do limiar tenda a excluir esses casos pois erros assim podem chegar a serem fatais.”
Observações de Leitura (OCR): - Texto legível.
Resposta do item (c):
“Um plano de monitoramento é sempre que um resultado for negativo, passe para um médico analisar, pois o falso negativo tende a ser o caso de falha mais perigoso.”
Observações de Leitura (OCR): - Letra clara.
Questão 4 — Busca de conhecimento para atendimento (5,0 pontos)
Resposta do item (a):
“Os embedding estáticos tendem a não entender contexto e buscam respostas literais, já o contextualizado buscam entender o contexto para dar a Resposta. A similaridade de cosseno pode gerar alucinações na resposta.”
Observações de Leitura (OCR): - Houve rasura antes da palavra “alucinações”.
Resposta do item (b):
“Pois nem sempre esse retorno é o correto, ele pode até estar relacionado, porém pode possuir uma resposta melhor.”
Observações de Leitura (OCR): - Texto legível.
Resposta do item (c):
“A busca vetorial pura tende a apresentar alucinações, de forma que pega algo parecido com o contexto mas errado.”
Observações de Leitura (OCR): - Texto claro.
Questão 5 — Assistente que pode não responder (5,0 pontos)
Resposta do item (a):
“A ideia do gestor é falha, pois o documento de maior escore pode não ser a resposta ideal, pois pode não estar entendendo o contexto ou sofrer com a ambiguidade. Uma forma de melhorar isso é criando a política de recuperar os dois maiores escores que se assemelham, com um limiar mínimo de 0,8;”
Observações de Leitura (OCR): - Propõe limiar mínimo numérico de 0,8 e comparação de escores.
Resposta do item (b):
“Os documentos devem ser analisados e tratados antes de entrarem para o modelo, de forma que normas que se conflitam sejam reduzidas. Para isso deve-se fazer perguntas ambíguas de forma que seja reavaliada a resposta e encontrar esse conflito.”
Observações de Leitura (OCR): - Escrita clara.
Resposta do item (c):
“Analisar as respostas e os valores de escore de forma que se alinhem com se está certo ou não, A taxa de abstenção reduzindo indica para o engenheiro que o modelo está seguindo no caminho certo, e acertando mesmo que o acervo esteja sendo modificado.”
Observações de Leitura (OCR): - Argumenta sobre a variação da taxa de abstenção.
Espaço para Rascunho ou Cálculos Adicionais (Opcional)
[NÃO UTILIZADO / EM BRANCO]