Uma equipe de Ciência de Dados da DATAPREV avalia frameworks...
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Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |
Q4389063
Programação
Uma equipe de Ciência de Dados da DATAPREV avalia frameworks
de deep learning para dois projetos: um de pesquisa exploratória,
com necessidade de depurar a arquitetura da rede a cada iteração,
e outro já validado, a ser levado a produção com pipeline de
treinamento reprodutível.
Avalie as afirmativas a seguir.
I. O PyTorch utiliza grafos de computação dinâmicos, construídos durante a própria execução do código, o que facilita a depuração incremental do modelo, já que cada operação pode ser inspecionada logo após ser executada.
II. O ecossistema do TensorFlow oferece ferramentas nativas voltadas à implantação de modelos em diferentes ambientes de produção, como servidores dedicados e dispositivos com recursos computacionais limitados.
III. O uso de grafos de computação dinâmicos pelo PyTorch impede que modelos desenvolvidos nesse framework sejam utilizados para inferência em sistemas implantados para usuários finais.
Está correto o que se afirma em
Avalie as afirmativas a seguir.
I. O PyTorch utiliza grafos de computação dinâmicos, construídos durante a própria execução do código, o que facilita a depuração incremental do modelo, já que cada operação pode ser inspecionada logo após ser executada.
II. O ecossistema do TensorFlow oferece ferramentas nativas voltadas à implantação de modelos em diferentes ambientes de produção, como servidores dedicados e dispositivos com recursos computacionais limitados.
III. O uso de grafos de computação dinâmicos pelo PyTorch impede que modelos desenvolvidos nesse framework sejam utilizados para inferência em sistemas implantados para usuários finais.
Está correto o que se afirma em