Questões de Concursos

MLOps é um conjunto de práticas de engenharia que padronizam, automatizam e monitoram o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina com o objetivo de garantir reprodutibilidade, escalabilidade, governança e operação contínua dos sistemas de IA.

A orquestração em MLOps concentra-se principalmente na etapa de treinamento dos modelos, não tendo relação direta com o deploy nem com o monitoramento de serviços em produção.

O Word2Vec é um modelo de aprendizado profundo que utiliza redes neurais com várias camadas e mecanismos de atenção para aprender representações distribuídas de palavras a partir de grandes corpora textuais.

Sistemas multiagentes são adequados para problemas que exigem solução distribuída, autonomia local e coordenação entre entidades independentes, como logística, simulação social e controle de tráfego.

Modelos de PLN como transformers eliminam a necessidade de pré-processamento do texto, pois operam diretamente sobre o texto original.

Modelos supervisionados de reconhecimento de entidades nomeadas dependem de textos previamente anotados com categorias como pessoa, organização e local para que o algoritmo aprenda a identificar esses tipos de informação em novos textos.

Emergência é uma propriedade-chave de sistemas multiagentes que deve ser intencionalmente projetada pelo desenvolvedor como parte central do comportamento coletivo desejado para os agentes inteligentes.

Explicabilidade diz respeito às propriedades internas do modelo de IA que permitem compreender como ele funciona.

Há discriminação algorítmica quando um sistema de IA usa, para uma tomada de decisão, sem justificativa válida, a informação de que alguém pertence a um grupo social (ou características que funcionam como proxies), de modo a gerar desvantagens sistemáticas para esse grupo em contextos em que esse critério não deveria influenciar a decisão.

Explicabilidade e interpretabilidade tratam do desafio de entender como os modelos de aprendizado de máquina funcionam, devido especialmente à natureza de "caixa-preta" de muitos modelos, que pode tornar difícil ou impossível a capacidade de explicar uma previsão ou decisão.

O uso de computação em nuvem no governo federal deve obedecer à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), com garantia dos direitos fundamentais de titularidade, guarda de registros das operações de tratamento e adoção de responsabilidades compartilhadas entre órgãos e provedores.

A estratégia lift and shift envolve a reescrita completa das aplicações antes da migração, de modo a serem explorados integralmente os recursos nativos da nuvem, e prioriza a modernização antes da transferência do ambiente.

Arquiteturas multicloud caracterizam-se pelo uso simultâneo de serviços de nuvens públicas de diferentes provedores, o que permite maior flexibilidade operacional e reduz a dependência de um único fornecedor.

O AWS IAM (Identity and Access Management) restringe o controle de permissões a configurações gerais aplicadas de maneira uniforme a todos os usuários, sem oferecer mecanismos para detalhamento de acesso por recurso ou por entidade específica.

No armazenamento orientado a objetos, cada informação é organizada como uma unidade autônoma acompanhada de metadados, sendo tal abordagem indicada para grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, vídeos, logs e backups.

A alta disponibilidade em ambientes de nuvem é obtida suficientemente com o uso de múltiplas zonas de disponibilidade dentro de um mesmo data center, sem necessidade de replicação geográfica de dados ou de componentes de sistema.

A abordagem CI/CD visa otimizar e acelerar o ciclo de vida do desenvolvimento de software, combinando a integração automática e frequente de alterações ao repositório por meio da integração contínua, com processos automatizados de testes, entrega e implantação que conduzem a mudanças no ambiente de produção, assegurando agilidade e qualidade.

A prática de FinOps combina pessoas, processos e tecnologias para fornecer visibilidade detalhada e em tempo real dos custos em ambientes de nuvem, possibilitando o controle financeiro eficaz e a tomada de decisão baseada em dados precisos, o que promove a otimização contínua dos gastos e a gestão alinhada às necessidades estratégicas do negócio.

O modelo RBAC não é eficaz para a implementação do princípio do menor privilégio, pois suas funções tendem a conceder permissões amplas e não limitam o acesso somente ao necessário para tarefas específicas, o que compromete a segurança em ambientes de computação em nuvem.

Na arquitetura Zero Trust, usuários conectados por VPN corporativa são tratados como confiáveis por padrão, uma vez que, nesse modelo, a confiança é eliminada independentemente da origem da conexão, incluído o perímetro da rede interna, exigindo-se autenticação contínua e validação de acesso a cada recurso.