
Aprendizaje Automático Básico
Authored by Mtro. Luis Manuel Granados Marmolejo
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es el Aprendizaje Supervisado en el contexto del Aprendizaje Automático?
El Aprendizaje Supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo no se entrena con un conjunto de datos de entrada y salida esperada
El Aprendizaje Supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo no necesita datos de entrada
El Aprendizaje Supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo aprende sin ejemplos etiquetados
El Aprendizaje Supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo aprende a partir de ejemplos etiquetados, es decir, se le proporciona un conjunto de datos de entrada y salida esperada para entrenar el modelo.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es la principal diferencia entre el Aprendizaje Supervisado y el Aprendizaje No Supervisado?
En el Aprendizaje Supervisado no se utiliza ningún tipo de datos para entrenar el modelo
En el Aprendizaje Supervisado se utilizan datos etiquetados para entrenar el modelo, mientras que en el Aprendizaje No Supervisado no se utilizan etiquetas.
La principal diferencia es que en el Aprendizaje Supervisado no se requiere de un modelo para el entrenamiento
En el Aprendizaje No Supervisado se utilizan datos etiquetados para entrenar el modelo
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es la Regresión en el contexto del Aprendizaje Automático?
La regresión es un método para eliminar valores atípicos en un conjunto de datos.
La regresión es un método para clasificar datos en categorías.
La regresión en el contexto del Aprendizaje Automático es un método para predecir valores numéricos a partir de datos previamente observados.
La regresión es un método para predecir valores categóricos a partir de datos previamente observados.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es un ejemplo de aplicación de la Regresión en el mundo real?
Predecir el sabor de un helado basado en el color del empaque
Un ejemplo de aplicación de la Regresión en el mundo real es predecir el precio de una casa basado en factores como el tamaño, la ubicación y la edad.
Determinar la probabilidad de lluvia basado en el número de pájaros en el cielo
Calcular la temperatura del agua basado en la cantidad de peces en un lago
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es la Clasificación en el contexto del Aprendizaje Automático?
La clasificación en el contexto del Aprendizaje Automático se refiere al proceso de asignar una etiqueta o categoría a un conjunto de datos, con el fin de predecir la clase a la que pertenecen nuevos datos.
La clasificación se refiere a organizar archivos en carpetas
La clasificación es el proceso de eliminar datos irrelevantes
La clasificación se refiere a la agrupación de datos para su análisis
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es la diferencia entre la Regresión y la Clasificación en el Aprendizaje Automático?
La regresión se utiliza para predecir categorías o clases, mientras que la clasificación se utiliza para predecir valores numéricos continuos.
La regresión se utiliza para predecir valores numéricos continuos, mientras que la clasificación se utiliza para predecir categorías o clases.
La regresión se utiliza para predecir valores categóricos, mientras que la clasificación se utiliza para predecir valores numéricos continuos.
La regresión y la clasificación son términos intercambiables en el Aprendizaje Automático.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué son las Redes Neuronales en el contexto del Aprendizaje Automático?
Las Redes Neuronales en el contexto del Aprendizaje Automático son un conjunto de algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, utilizados para el procesamiento de datos y la toma de decisiones.
Las Redes Neuronales son algoritmos utilizados para la construcción de edificios
Las Redes Neuronales son un conjunto de algoritmos para la creación de música
Las Redes Neuronales son un tipo de red social para profesionales
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