
Machine Learning
Authored by Luis Roca
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Qué hizo Alan Turing que fue relevante para la historia del machine learning?
Inventó la máquina de Turing, que es un modelo abstracto de computación.
Propuso el test de Turing, que es un criterio para evaluar la inteligencia artificial.
Desarrolló el algoritmo de Turing, que es un método para resolver problemas de optimización.
Todas las anteriores
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Qué es el machine learning?
Es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de crear sistemas que aprenden de los datos.
Es una técnica de programación que se basa en el uso de reglas lógicas y heurísticas.
Es una forma de estadística aplicada que se enfoca en el análisis y la predicción de datos
Es una disciplina científica que estudia los procesos cognitivos y el comportamiento humano.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Cómo se pueden clasificar los algoritmos de machine learning según el tipo de aprendizaje?
Supervisado, no supervisado y reforzado.
Lineal, no lineal y polinomial.
Determinista, estocástico y probabilístico.
Secuencial, paralelo y distribuido.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Qué es un algoritmo?
Es un conjunto de reglas o principios que se siguen para resolver un problema o tomar una decisión.
Es una función matemática que se aplica a un conjunto de datos para transformarlos o clasificarlos.
Es una secuencia finita y ordenada de instrucciones que se ejecutan para obtener un resultado
Es una estructura de datos que almacena y organiza la información de forma eficiente
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Cuáles son algunas características y ventajas del machine learning?
Permite automatizar tareas complejas, adaptarse a nuevos escenarios y mejorar con la experiencia.
Permite extraer conocimiento útil, descubrir patrones ocultos y generar predicciones precisas.
Permite reducir el costo computacional, optimizar el uso de recursos y aumentar la eficiencia.
Todas las anteriores. *
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 2 pts
¿Qué diferencias e implicancias hay entre el sobreajuste (overfitting), el subajuste (underfitting) y el ajuste óptimo (optimalfitting) de los modelos de machine learning?
El sobreajuste ocurre cuando el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. El subajuste ocurre cuando el modelo no capta la complejidad de los datos y tiene un rendimiento bajo. El ajuste óptimo ocurre cuando el modelo tiene un buen equilibrio entre el sesgo y la varianza.
El sobreajuste ocurre cuando el modelo tiene un alto sesgo y una baja varianza. El subajuste ocurre cuando el modelo tiene una baja varianza y un alto sesgo. El ajuste óptimo ocurre cuando el modelo tiene una varianza y un sesgo moderados
El sobreajuste ocurre cuando el modelo tiene muchos parámetros y una alta complejidad. El subajuste ocurre cuando el modelo tiene pocos parámetros y una baja complejidad. El ajuste óptimo ocurre cuando el modelo tiene la complejidad adecuada para los datos
Todas las anteriores son equivalentes.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 2 pts
¿Por qué es importante medir el rendimiento de los modelos de machine learning?
Porque permite comparar diferentes modelos y elegir el más adecuado para el problema
Porque permite evaluar si el modelo cumple con los objetivos y los requisitos establecidos.
Porque permite detectar posibles errores, anomalías o mejoras en el modelo o en los datos.
Todas las anteriores
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