Questões sobre Inteligencia Artificial

treine um modelo de aprendizado supervisionado para prever picos de demanda e ajustar os recursos automaticamente.

utilize um script de programação que aloque recursos fixos, independentemente da carga. 

configure um sistema de balanceamento de carga manual para gerenciar a utilização de recursos.  

implemente um modelo de aprendizado não supervisionado para criar backups automáticos. 

treine um modelo de aprendizado não supervisionado para alocação independente de carga.

a utilização de algoritmos de IA na gestão urbana elimina vieses e erros humanos, garantindo decisões mais objetivas e imparciais. 

 a loT melhora a eficiência dos serviços públicos e, por ser baseada em sensores automatizados, reduz significativamente os riscos de segurança cibernética ou invasões de privacidade. 

modelos de ML tornam-se progressivamente autônomos e, uma vez treinados, não precisam ser revisados, pois suas previsões e decisões se aprimoram automaticamente, o que contribui para uma gestão pública realmente eficiente. 

a aplicação de IA na gestão pública pode reproduzir padrões discriminatórios presentes nos dados históricos usados para treinamento, tornando necessário um monitoramento contínuo para evitar viés algorítmico. 

como os algoritmos são treinados com grandes volumes de dados históricos estruturados e não estruturados, os sistemas baseados em ML garantem neutralidade e imparcialidade nas políticas públicas. 

reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.

usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.

utilizar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.

implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.

aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.

No pipeline MLOps, as redes neurais transformer são aplicadas na fase de Design para realizar Feature Engineering e tuning de parâmetros. Na fase de Operações, implementase o modelo em produção através de pipelines automatizados, e, por fim, a fase Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao monitoramento de dados de produção.

No ciclo MLOps, os modelos transformer são implementados diretamente na fase de Operações para otimização em produção. A fase de Experimentação e Desenvolvimento é dedicada ao versionamento de dados e modelos e, na fase de Design, é realizado o monitoramento de desempenho do modelo e a coleta de dados para retreino futuro.

O pipeline MLOps começa com a fase de Operações, na qual são definidos os requisitos técnicos e estes são alinhados com os requisitos de negócio. Em seguida, na fase de Experimentação e Desenvolvimento, o modelo é colocado em produção utilizando práticas de CI/CD. A etapa final, Design, foca na criação de embeddings e ajuste de hiperparâmetros.

O ciclo de MLOps começa com a fase de Design, na qual são definidos os requisitos e alinhadas as necessidades de negócio. Na fase de Experimentação e Desenvolvimento, ocorre a construção do modelo, aplicação de Feature Engineering e tuning de parâmetros, podendo ser utilizadas redes neurais transformer para processar dados sequenciais com atenção contextual. Na etapa de Operagdes, o modelo é colocado em produção com pipelines de CI/CD e monitorado para ajuste continuo.

Durante a fase de Experimentação e Desenvolvimento, o alinhamento dos requisitos de negócio e os requisitos técnicos do modelo são realizados. Na fase de Design, faz-se o deploy do modelo com CI/CD, enquanto a fase de Operações se concentra em treinar modelos transformer com autoatenção para ajuste contextual.

overfitting; 

regression;

discretization;

model fine-tuning;

feature engineering.