
Prueba de Conceptos Básicos de Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning
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Computers
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12th Grade
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Edison B
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18 questions
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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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