TEMA 9: NEURAL NETWORK

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TEMA 9: NEURAL NETWORK

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Son una rama de la investigación informática o, mejor dicho, de la neuroinformática. Existen muchos tipos diferentes de artificial neural networks y cada uno ofrece diferentes posibilidades para procesar la información

Neural network

usage mining

Regresión logística

redes neuronales artificiales

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Tipos de redes neuronales

Analítica descriptiva; 2) analítica predictiva; 3) analítica prescriptiva.

EDW: Enterprise Data Warehouse · ODS: Operational Data Store · Data Mart

PERCEPTRON MULTICAPA (MLP) CONVULSIONAL (CNN) RECURRENTE (RNN) DE BASE RADIAL (RBF)

● Regresión logística binaria. ● Regresión logística multinomial. ● Regresión logística ordinal.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

3 mins • 1 pt

.¿Cómo funciona el neural ntw?

Son modelos computacionales inspirados en las redes neuronales de los seres vivos. Se procura imitar la manera en la que el cerebro humano maneja la información.

Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.

funciona como un repertorio central. La información proviene de una o varias fuentes de datos, los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.

funciona bien para problemas de clasificación binaria que sólo tienen dos resultados posibles. La variable dependiente sólo puede tener dos valores, como sí y no o 0 y 1.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Ventajas principales del neural ntw

1) El procesado de la información es local

2) Las neuronas son tolerantes a fallos

3)modelos de vanguardia que capturan de una forma óptima y efectiva características complejas

1) Facilita la identificación de hábitos de consumo; 2) ofrece pronósticos rentables; 3) Estimula la toma de decisión informada; 4) promueve la mejora continua de los procesos.

● Alta capacidad de aprendizaje. ● Procesan información en paralelo. ● Son flexibles. ● Consiguen aproximar funciones matemáticas con alta precisión. ● Realizan modelos precisos.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Desventajas principales del neural ntw

1) No son fácilmente explicables.

2) Complejidad de aprendizaje para grandes tareas

3) Suelen necesitar mayor volumen de datos para el entrenamiento del modelo y requieren de alta capacidad de recursos computacionales.

1) El procesado de la información es local

2) Las neuronas son tolerantes a fallos

3) modelos de vanguardia que capturan de una forma óptima y efectiva características complejas una alta precisión

1) No facilita la identificación de hábitos de consumo;

2) No ofrece pronósticos rentables; 3) No estimula la toma de decisión informada; 4) No promueve la mejora continua de los procesos

● Baja capacidad de aprendizaje. ● Procesan información en paralelo. ● inflexibles. ● No consiguen aproximar funciones matemáticas con alta precisión. precisos.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿En qué áreas se aplican las redes neuronales?

Marketing Comercio minorista Banca Medicina Televisión y radio

-Ventas

-Marketing

-Servicio al cliente

-Segmentación de clientes

-Clasificicación de texto

-Detección de anomalías

1) Biología

2) Medio Ambiente 3) Medicina

4) Finanzas

5) Marketing

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