Uma fábrica de peças para motores pretende integrar técnicas de inteligência artificial ao seu processo produtivo. Em um projeto piloto, instalou um equipamento que fotografa as peças em uma esteira e envia as imagens a um classificador automático que identifica cada peça fotografada como sendo defeituosa ou não. Os trabalhadores que fazem a inspeção manual conseguem uma precisão de aproximadamente 90% em identificar ambas as peças, boas e defeituosas, mas estão vulneráveis a riscos ocupacionais perto das máquinas e seriam melhor aproveitados em outras atividades.
Os analistas responsáveis pela construção e implantação do modelo classificador ficaram bastante animados quando o sistema atingiu 95% de precisão na classificação em um experimento inicial, com um conjunto de imagens dividido em regime de holdout (70% treino, 15% validação e 15% teste), todos com distribuição similar de peças boas e defeituosas. Entretanto, após analisar a matriz de confusão (abaixo), encontraram um problema que precisa ser resolvido para que o sistema possa funcionar corretamente.
Com relação à situação descrito acima:
a) Responda de forma fundamentada:
i. Qual foi o problema encontrado?
ii. Por que a precisão medida não atende às expectativas para o funcionamento do sistema?
b) Indique duas técnicas que podem ser usadas para resolver o problema.
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