Uma organização está treinando um modelo de aprendizado de máquina para fazer (Digital Leader)

Resposta correta: C) Um aumento nos dados de treinamento.
A) Um aumento na capacidade de armazenamento pode ser necessário para armazenar conjuntos de dados maiores, mas não afeta diretamente a precisão da previsão. A capacidade de armazenamento está mais relacionada à capacidade de armazenar e gerenciar dados, em vez de melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.

B) Maior largura de banda de rede é importante para a transferência eficiente de dados entre componentes de armazenamento, processamento e treinamento da máquina fluxos de trabalho de aprendizagem. No entanto, não é um fator principal para melhorar a precisão da previsão. A largura de banda afeta a velocidade de transferência de dados, mas não melhora inerentemente a qualidade dos dados ou do modelo em si.

C) Aumentar a quantidade de dados de treinamento é uma das maneiras mais eficazes de melhorar o desempenho e a precisão de modelos de aprendizado de máquina. Dados mais diversificados e representativos podem ajudar o modelo a aprender padrões e relacionamentos complexos, levando a melhores capacidades de generalização e previsão. Com conjuntos de dados maiores e mais variados, o modelo pode capturar uma gama mais ampla de cenários e fazer previsões mais precisas.

D) Processadores de CPU mais rápidos podem acelerar o treinamento do modelo e os processos de inferência, mas podem não necessariamente melhorar a precisão da previsão em seus próprios. Embora processadores mais rápidos possam reduzir os tempos de treinamento e permitir mais iterações de ajuste do modelo, o fator fundamental que influencia a precisão da previsão é a qualidade e a quantidade dos dados de treinamento.

Portanto, C) Um aumento nos dados de treinamento é o mais provável opção para melhorar a precisão da previsão do modelo de aprendizado de máquina da organização.