Fique por dentro – Concurso de TI! A questão 44 da prova do BRB TI

Nesta postagem, analisaremos a questão 44 da prova do BRB TI. Comentaremos cada alternativa e depois explicaremos o treinamento por transferência, foco da questão.

Texto hipotético para responder às questões 44 e 45:

João foi selecionado por sua chefe para liderar um projeto de criação de uma inteligência artificial que fizesse previsão de estoques. A chefe de João pediu que ele analisasse qual seria a melhor solução para o problema que apresentasse o menor custo computacional e que apresentasse uma justificativa adequada. Uma das opções consideradas seria a utilização de modelos já disponíveis, com algumas adaptações, ou treinar novos modelos utilizando bases de dados reais ou sintéticas.

Enunciado:

Considerando que João deve apresentar a solução com o menor custo computacional e apresentar a justificativa de sua escolha, a alternativa que melhor atende a essa demanda é:

(A) Utilizar um modelo pré-treinado com uma base de dados similar ao problema que João quer solucionar.

(B) Reduzir a dimensionalidade do problema com um modelo de aprendizado de máquina que equilibre custo computacional e precisão.

(C) Treinar um modelo do zero utilizando uma base de dados completa e robusta.

(D) Utilizar um modelo pré-treinado com uma base de dados qualquer, independente da similaridade com o problema de João.

(E) Utilizar um modelo já treinado na empresa, mesmo não sendo exatamente adequado ao problema.

A questão 44 do concurso do Banco de Brasília (BRB) explora a escolha de métodos de aprendizado de máquina com foco em otimização de custos computacionais. 

Essa questão é particularmente relevante em um contexto em que a eficiência e a precisão são fundamentais para a tomada de decisão. Vamos abordar os diferentes aspectos dessa questão e entender as melhores práticas envolvidas.

O enunciado da questão nos apresenta uma situação hipotética onde João, um funcionário designado para liderar um projeto de previsão de estoques utilizando inteligência artificial, deve escolher a solução com o menor custo computacional e justificar essa escolha. As alternativas oferecidas exploram diferentes abordagens para resolver o problema, cada uma com suas próprias implicações.

A primeira alternativa sugere a utilização de um modelo pré-treinado com uma base de dados similar ao problema que João quer solucionar. Esta opção é considerada excelente, pois modelos pré-treinados já passaram por um processo de aprendizagem em uma vasta quantidade de dados, economizando tempo e recursos computacionais. 

Quando a base de dados utilizada no pré-treinamento é similar ao novo problema, a probabilidade de o modelo generalizar bem para novas situações é maior, proporcionando um bom equilíbrio entre custo e desempenho.

A segunda alternativa propõe a redução da dimensionalidade do problema utilizando um modelo que equilibre custo computacional e precisão. Técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Discriminante Linear (LDA) são frequentemente usadas para essa finalidade. Reduzir a dimensionalidade pode diminuir significativamente os requisitos de processamento e armazenamento, tornando o modelo mais eficiente. No entanto, é importante garantir que a redução de variáveis não elimine informações essenciais, o que poderia comprometer a precisão do modelo.

A terceira alternativa sugere o treinamento de um modelo do zero utilizando uma base de dados completa e robusta. Embora essa abordagem possa resultar em modelos altamente personalizados e precisos, ela é extremamente custosa em termos computacionais, exigindo grande quantidade de tempo e recursos para processamento e treinamento. 

Essa abordagem pode não ser ideal quando a minimização de custos computacionais é uma prioridade.

A quarta alternativa considera a utilização de um modelo pré-treinado com uma base de dados qualquer, independentemente da similaridade com o problema de João. Embora essa opção possa reduzir os custos computacionais devido ao uso de um modelo pré-treinado, a falta de similaridade da base de dados pode levar a resultados imprecisos e inadequados, comprometendo a eficácia da solução proposta.

A quinta alternativa sugere o uso de um modelo já treinado na empresa, mesmo que não seja exatamente adequado ao problema. 

Essa abordagem pode parecer prática, mas geralmente não é a melhor escolha. Modelos que não são exatamente adequados ao problema tendem a ter desempenho subótimo, resultando em soluções imprecisas e ineficazes, além de não aproveitarem plenamente os recursos disponíveis.

Modelos pré-treinados são ferramentas poderosas em aprendizado de máquina. Eles já passaram por um extenso processo de treinamento utilizando grandes volumes de dados, permitindo que sejam reutilizados para resolver problemas semelhantes com ajustes mínimos. Isso economiza tempo e recursos computacionais, sendo uma opção vantajosa quando a similaridade entre a base de dados original e a nova aplicação é alta.

A escolha do modelo de aprendizado de máquina deve equilibrar custo computacional e precisão. Modelos pré-treinados com ajustes específicos frequentemente oferecem a melhor relação custo-benefício, especialmente quando a base de dados utilizada é similar ao novo problema. No entanto, para problemas muito específicos ou complexos, pode ser necessário investir em treinamento do zero ou na criação de um modelo altamente personalizado.

A questão 44 do concurso do BRB está relacionada ao conceito de transferência de aprendizado, ou transfer learning. A transferência de aprendizado é uma técnica de aprendizado de máquina onde um modelo desenvolvido para uma tarefa é reutilizado como ponto de partida para um modelo em uma segunda tarefa relacionada. Essa técnica é especialmente útil quando os recursos computacionais ou a quantidade de dados disponíveis para a segunda tarefa são limitados.

Transfer Learning envolve a adaptação de um modelo pré-treinado para uma nova tarefa. O principal benefício dessa abordagem é a redução significativa de custos computacionais e de tempo de treinamento. Ao utilizar um modelo que já possui conhecimento prévio adquirido de uma tarefa similar, o modelo ajustado pode alcançar uma boa performance com menos dados e menos tempo de treinamento.

Na questão 44, as alternativas A e D são diretamente relacionadas ao conceito de Transfer Learning:

Alternativa A: Utilizar um modelo pré-treinado com uma base de dados similar ao problema que João quer solucionar. Esta alternativa se beneficia do fato de que o modelo já possui conhecimento prévio relevante devido à similaridade entre a base de dados original e a nova aplicação. Isso facilita a adaptação do modelo ao novo problema com um esforço computacional reduzido.

Alternativa D: Utilizar um modelo pré-treinado com uma base de dados qualquer, independente da similaridade com o problema de João. Embora esta alternativa ainda utilize Transfer Learning, a falta de similaridade entre as bases de dados pode comprometer a precisão e a eficácia do modelo na nova tarefa. Isso ilustra a importância da escolha adequada da base de dados para a transferência de aprendizado.

Por todo o exposto, a questão 44 do concurso do BRB aborda o conceito de Transfer Learning, destacando a importância de escolher modelos pré-treinados com bases de dados similares para otimizar custos computacionais e melhorar a precisão das soluções. A alternativa A é a que melhor representa a aplicação eficaz de Transfer Learning, enquanto as outras alternativas ilustram diferentes abordagens e suas limitações no contexto de aprendizado de máquina.