Questão 18 — Amazon AIF-C01 Simulado | AWS Certified AI Practitioner Questões e Respostas

Explicação: A fase de avaliação do ciclo de vida do modelo de IA generativo envolve testar o modelo para avaliar o seu desempenho, incluindo precisão, coerência e outras métricas. Esta etapa garante que o modelo atenda aos padrões de qualidade desejados antes da implantação. Extrato exato de documentos de IA da AWS: Do roteiro de aprendizagem do AWS AI Practitioner: "A fase de avaliação no ciclo de vida do aprendizado de máquina envolve testar o modelo em relação à validação ou testar conjuntos de dados para medir suas métricas de desempenho, como exatidão, precisão, recall ou métricas específicas de tarefas para modelos de IA generativos." (Fonte: Caminho de aprendizagem do AWS AI Practitioner, módulo sobre ciclo de vida de aprendizado de máquina) Opção detalhada A: implantação A implantação envolve disponibilizar o modelo para uso na produção. Embora o monitoramento ocorra após a implantação, os testes de precisão são realizados no início do estágio de avaliação. Opção B: Seleção de dadosA seleção de dados envolve escolher e preparar dados para treinamento, não testar a precisão do modelo. Opção C: Ajuste fino O ajuste fino ajusta um modelo pré-treinado para melhorar o desempenho de uma tarefa específica, mas não é o estágio em que a precisão é testada formalmente. Opção D: AvaliaçãoEsta é a resposta correta. A fase de avaliação é onde são realizados testes para examinar a precisão do modelo e outras métricas de desempenho, garantindo que ele atenda aos requisitos. Referência: Caminho de aprendizagem do AWS AI Practitioner: Módulo sobre ciclo de vida de aprendizado de máquina Guia do desenvolvedor do Amazon SageMaker: avaliação de modelo (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-evaluation.html) Documentação da AWS: Ciclo de vida de IA generativa (https://aws.amazon.com/machine-learning/)