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1.

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Las maquinas aprenden por:

Experiencia

Repeticion de una tarea

Algoritmo para realizar una tarea

El entorno donde se encuentran

2.

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Cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permite tomas decisiones o hacer predicciones.

¿A qué concepto corresponde la anterior definición?

Aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje supervisado.

3.

MULTIPLE SELECT QUESTION

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De los siguientes conceptos, ¿Cuáles trabajan con la tecnología del Aprendizaje Automatizado?

Medicina.

Conocimientos científicos.

Procesamiento de lenguaje natural.

Solución de problemas combinatorios

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 mins • 1 pt

El árbol de decisión es un modelo de análisis

Supervisado para clasificación

No supervisado para clasificación

Supervisado para predicción

No supervisado para predicción

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 mins • 1 pt

En los métodos de Machine Learning Supervisados

Encuentra relaciones entre los datos dependientes y la variable objetivo del aprendizaje

El aprendizaje le permirá predecir sobre datos nuevos de los cuales no sabemos la respuesta

Las dos anteriores son correctas

Debes supervisar a mano el resultado, de ahí su nombre

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 mins • 1 pt

¿Para qué puede ser bueno el Aprendizaje Automatizado?

Calcular raíces cúbicas

Detectar si un correo es spam

Leer la información de un sensor

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 mins • 1 pt

Es el campo de la inteligencia artificial que ayuda a la comunicación (principalmente sonora y escrita) hombre máquina, y viceversa; por tanto puede transformar los textos y permite procesar ideas con total precisión.

Reconocimiento de voz

Agentes virtuales

Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprendizaje Automatizado

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