Dependências de dados: teste seu conhecimento

Confira as opções abaixo.

Qual dos seguintes modelos é suscetível a um feedback contínuo?
Um modelo de estimativa de tráfego que prevê o congestionamento nas saídas de rodovias perto da praia, usando o tamanho da multidão na praia como um dos recursos.
Alguns banhistas provavelmente usarão os planos deles de acordo com a previsão de trânsito. Se houver uma grande multidão na praia e o trânsito estiver intenso, muitas pessoas podem fazer planos alternativos. Isso pode diminuir o tempo de espera para a praia, resultando em uma estimativa de trânsito mais leve, o que pode aumentar a participação, e o ciclo se repete.
Um modelo de recomendação de livros que sugere novos romances dos usuários com base na popularidade deles (ou seja, o número de vezes que os livros foram comprados).
As recomendações de livros provavelmente gerarão compras, e essas vendas adicionais serão comentadas no modelo como entrada, aumentando a probabilidade de recomendar esses mesmos livros no futuro.
Um modelo de classificação universitário que avalia as escolas, em parte, pela seletividade delas, a porcentagem de alunos inscritos que foram aprovados.
As classificações do modelo podem aumentar o interesse das escolas com melhor avaliação, aumentando o número de aplicativos que elas recebem. Se essas escolas continuarem aceitando o mesmo número de estudantes, a seleção aumentará (a porcentagem de alunos admitidos diminuirá). Isso melhorará a classificação dessas escolas, o que aumentará o interesse em potencial dos alunos e assim por diante.
Um modelo de resultados eleitorais que prevê o vencedor de uma eleição presidencial pesquisando 2% dos eleitores após o encerramento das enquetes.
Se o modelo não publica a previsão até que as enquetes sejam fechadas, não é possível que as previsões afetem o comportamento dos eleitores.
Um modelo de valor de casa que prevê preços de casas, usando tamanho (área em metros quadrados), número de quartos e localização geográfica como atributos.
Não é possível alterar rapidamente o local, o tamanho ou o número de quartos de uma casa em resposta às previsões de preço, o que torna improvável um ciclo de feedback. No entanto, há uma possível correlação entre o tamanho e o número de quartos (as casas maiores provavelmente têm mais quartos) que precisam ser separadas.
Um modelo de atributos de rosto que detecta se uma pessoa está sorrindo em uma foto, que é treinado regularmente em um banco de dados de fotos de bancos de imagens, que é atualizado automaticamente todos os meses.
Não há feedback feedback aqui, porque as previsões do modelo não têm nenhum impacto no nosso banco de dados de fotos. No entanto, o controle de versão dos dados de entrada é uma preocupação aqui, porque essas atualizações mensais podem ter efeitos imprevistos no modelo.