Prueba de Conceptos Básicos de Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning

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12th Grade

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza un conjunto de datos etiquetados para entrenar un modelo?

Aprendizaje por refuerzo

Aprendizaje no supervisado

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje profundo

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje supervisado?

Utilizar un conjunto de datos de prueba en lugar de entrenamiento, para poder explorar los posibles resultados en las prediciones.

No tener en cuenta las respuestas conocidas

Predecir o clasificar datos utilizando un conjunto de datos de entrenamiento que incluye ejemplos con respuestas conocidas.

Adivinar aleatoriamente los datos, y de esta manera poder guiar al agente en su camino de explotación.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando no se tienen etiquetas en los datos de entrenamiento?

Aprendizaje semisupervisado

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje por refuerzo supervisado

Aprendizaje no supervisado

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es el propósito principal del aprendizaje no supervisado?

Clasificar datos en categorías predefinidas para conectar ideas o patrones

Eliminar datos atípicos

Predecir valores futuros con precisión

Descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de red neuronal se utiliza comúnmente para el procesamiento de imágenes?

Redes neuronales de retroalimentación visual (FNNV)

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Redes neuronales artificiales (ANN)

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál es la función de una capa convolucional en una red neuronal convolucional (CNN)?

Generar números aleatorios

Clasificar imágenes por colores, esto lo realiza con un método llamado convolución, que divide las imagenes en trozos y son posteriormente clasificadas

Aplicar operaciones de multiplicación para que la imagen de entrada sea mas diversa en los patrones.

Detectar características en la entrada mediante la aplicación de filtros y la operación de convolución.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo en el contexto de machine learning?

Un tipo de aprendizaje automático que no utiliza datos de entrada y se centra en inventar estrategias que le permitan maximizar su factor de redución.

Un tipo de aprendizaje automático que solo se aplica a problemas de visión por computadora

Un tipo de aprendizaje automático donde un agente aprende a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o castigos por sus acciones.

Un tipo de aprendizaje automático que se basa en la memorización de datos y patrones, con esto el agente tiene conocimiento por datos.

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