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Uma Assembleia Legislativa desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina para apoiar a distribuição automática de demandas recebidas por diferentes setores técnicos. Após alguns meses de utilização, auditorias internas identificaram que determinados tipos de solicitações apresentavam taxas de encaminhamento significativamente diferentes quando comparadas a demandas de características semelhantes. Embora o modelo apresentasse elevados indicadores globais de desempenho, a equipe de governança de dados passou a investigar a possibilidade de existência de vieses introduzidos durante a coleta, preparação ou modelagem dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca dos vieses algorítmicos em sistemas de ciência de dados.
A obtenção de elevada acurácia global é suficiente para demonstrar que o modelo está livre de vieses e produz resultados equitativos em qualquer contexto operacional.
Os vieses algorítmicos ocorrem exclusivamente em modelos supervisionados, não podendo estar presentes em processos de agrupamento, recomendação ou análise exploratória.
A existência de grandes volumes de dados elimina automaticamente a possibilidade de viés, independentemente da qualidade, representatividade ou origem das informações utilizadas.
Os vieses algorítmicos podem decorrer de problemas presentes nos dados, nas decisões de modelagem ou nos critérios de avaliação, exigindo monitoramento contínuo e análise de equidade.
A utilização de algoritmos matematicamente complexos impede a ocorrência de vieses, pois decisões automatizadas são inerentemente neutras em relação aos dados analisados.