Questão 33 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis
Um arquiteto de IA analisa a utilização da IA e deseja melhorar a experiência do usuário. Qual das opções a seguir o arquiteto deve revisar nos registros?
- A. Monitoramento de taxa
- B. Precisão do modelo
- C. Controles de acesso
- D. Armazenamento de dados
Resposta correta:
B
Explicação
Explicação: Conceito Básico: A experiência do usuário com sistemas de IA está diretamente relacionada à precisão e relevância com que o modelo responde às consultas do usuário. A baixa precisão do modelo se manifesta como respostas irrelevantes, incorretas ou inúteis, que é o principal fator para uma experiência insatisfatória do usuário. O Guia de Estudo CompTIA SecAI+ cobre monitoramento de desempenho de IA e otimização da experiência do usuário. Por que B está correto: as métricas de precisão do modelo nos logs revelam com que frequência o modelo fornece respostas corretas, relevantes e úteis. A revisão de dados de registro relacionados à precisão, como pontuações de confiança, classificações de qualidade de resposta, taxas de erro e correlações de feedback do usuário, permite que o arquiteto identifique lacunas de desempenho que causam experiências ruins e orienta esforços de otimização, como ajustes finos ou melhorias de recuperação. Por que A está errado: o monitoramento de taxa rastreia a frequência e a taxa de transferência das chamadas de API. Embora seja importante para o planeamento da capacidade e para a deteção de abusos, não reflete diretamente a qualidade das respostas do modelo que determinam a experiência do utilizador. Por que C está errado: Os controles de acesso gerenciam quem pode usar o sistema e quais permissões eles possuem. Eles são uma preocupação de segurança e não uma métrica de experiência do usuário. A revisão dos logs de controle de acesso não revela informações sobre a qualidade da resposta. Por que D está errado: As métricas de armazenamento de dados estão relacionadas à capacidade de armazenamento, utilização e desempenho das camadas de persistência de dados. Embora possam afetar a velocidade de resposta, eles não fornecem insights sobre a qualidade ou precisão da resposta do modelo que impulsionam a experiência do usuário.
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