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O TCE-SC desenvolveu um modelo de IA para detectar fraudes...
O TCE-SC desenvolveu um modelo de IA para detectar fraudes em licitações. Durante o treinamento, o modelo apresentou 99% de acerto na base de dados histórica, mas, ao ser aplicado em dados novos de 2026, a precisão caiu para 55%.
Esse fenômeno técnico, no qual o modelo decora os dados de treinamento mas falha em generalizar para dados novos, é conhecido como
A
Underfitting.
B
Overfitting.
C
Normalização de Dados
D
Aprendizado não supervisionado.
E
Regressão Logística.