Um programa de IA foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a separar as imagens. Para…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Codificar a informação de diferentes formas, entendendo a importância desta codificação para o armazenamento, manipulação e transmissão em dispositivos computacionais.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Um programa de IA foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a separar as imagens. Para ele funcionar melhor, o que é mais importante?
- A) Ter muitas imagens e com os nomes corretos (gato ou cachorro) para o programa aprender.
- B) Usar só 2 imagens, porque assim o programa não se confunde.
- C) Misturar as fotos e trocar os nomes de propósito para testar se ele adivinha.
- D) Deixar o computador desligado durante o treinamento para economizar energia.
- E) Usar apenas fotos de gatos para ele aprender a separar gatos e cachorros.
✅ Resposta correta: alternativa A
Resolução passo a passo
- O enunciado diz que o programa foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a separar as imagens, e pergunta o que é mais importante para ele funcionar melhor.
- Em aprendizado de máquina supervisionado, o programa aprende comparando exemplos que já têm a resposta correta (o rótulo, neste caso 'gato' ou 'cachorro'). Quanto mais exemplos variados e corretamente rotulados, melhor ele generaliza e acerta em fotos novas.
- Assim, a alternativa A é a correta, pois combina quantidade de imagens e rótulos corretos, que são os dois fatores essenciais do treinamento.
- A alternativa B está errada, pois com apenas 2 imagens o programa não tem exemplos suficientes para aprender o padrão e tende a errar em fotos novas.
- A alternativa C está errada, pois trocar os nomes de propósito ensina o programa a errar, em vez de aprender a distinguir gatos de cachorros.
- A alternativa D está errada, pois deixar o computador desligado impede o treinamento, que precisa de processamento para acontecer.
- A alternativa E está errada, pois com só fotos de gatos o programa nunca vê cachorros e não aprende a diferenciá-los.
- O gabarito oficial (A) coincide com a resolução feita de forma independente.
💡 Dica: Pense no que é essencial para o aprendizado de um programa de IA.
Alternativa por alternativa
Quanto mais exemplos corretos, melhor o programa consegue reconhecer padrões e acertar mais vezes.
Acredita que menos dados deixam o programa mais preciso e menos confuso, confundindo simplicidade com desempenho.
Por que engana: O aluno pode achar que menos dados são melhores, acreditando que isso evita confusão no programa.
Imagina que embaralhar ou trocar rótulos é um método de teste válido para o programa aprender, sem perceber que isso ensina rótulos errados.
Associa treinamento a consumo de energia e acha que economizar energia melhora o resultado, ignorando que o treino exige processamento ativo.
Acredita que o programa aprende a diferenciar duas classes olhando apenas uma delas, sem perceber que precisa de exemplos de ambas.
Raio-X da questão
aprendizado de máquina, dados de treinamento
diagnostico
aprendizado de máquina · dados de treinamento
Revisar conceitos básicos de aprendizado de máquina e importância dos dados de treinamento.
O aluno pode achar que menos dados são melhores, acreditando que isso evita confusão no programa.
ciencia_tecnologia
tomada_decisao
cientifico
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