Cuestionario de Inteligencia Artificial

¿Qué es el aprendizaje automático?

• Un tipo de aprendizaje que solo se puede realizar con la ayuda de un maestro humano

• Un método de enseñanza que no utiliza algoritmos ni modelos

• Un campo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos sin intervención humana.

• Un proceso en el que las computadoras no pueden tomar decisiones basadas en datos

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?

• La diferencia es que el aprendizaje supervisado no utiliza datos etiquetados para entrenar un modelo, mientras que el aprendizaje no supervisado sí requiere etiquetas en los datos de entrenamiento.

• La diferencia es que el aprendizaje supervisado y no supervisado son lo mismo, solo que con nombres diferentes.

• La diferencia es que el aprendizaje supervisado no requiere un modelo para entrenar, mientras que el aprendizaje no supervisado sí necesita un modelo.

• La diferencia es que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar un modelo, mientras que el aprendizaje no supervisado no requiere etiquetas en los datos de entrenamiento.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el estudio de los idiomas extranjeros.

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el campo de la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el análisis de datos numéricos.

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la creación de software de diseño gráfico.

¿Cuál es la importancia del NLP en la inteligencia artificial?

• Permite a las máquinas cocinar alimentos

• Permite a las máquinas entender, interpretar y responder al lenguaje humano.

• Ayuda a las máquinas a entender el lenguaje de programación

• Facilita la comunicación con animales

¿Qué es un algoritmo de clasificación en machine learning?

• Un proceso para eliminar datos atípicos de un conjunto de datos.

• Un método para categorizar datos en diferentes clases o categorías.

• Un método para convertir datos numéricos en datos categóricos.

• Un algoritmo para calcular la media de un conjunto de datos.

¿Cuál es la diferencia entre regresión lineal y regresión logística en machine learning?

• La regresión lineal y la regresión logística son lo mismo, solo difieren en el nombre.

• La regresión lineal se utiliza para predecir variables continuas, mientras que la regresión logística se utiliza para predecir variables categóricas o binarias.

• La regresión logística se utiliza para predecir variables continuas, mientras que la regresión lineal se utiliza para predecir variables categóricas o binarias.

• La regresión lineal se utiliza para predecir variables categóricas, mientras que la regresión logística se utiliza para predecir variables continuas.

¿Qué es el reconocimiento de patrones en machine learning?

• Un método para desordenar datos en machine learning

• Un proceso para eliminar datos atípicos en machine learning

• Una técnica para generar datos aleatorios en machine learning

• Proceso de identificar patrones y regularidades en datos mediante algoritmos y técnicas de aprendizaje automático

¿Cuál es el papel de las redes neuronales en el aprendizaje automático?

• Facilitan la comunicación entre humanos y animales

• Permiten a los algoritmos aprender patrones y realizar tareas complejas

• Generan energía renovable

• Ayudan a predecir el clima

¿Qué es el análisis de sentimientos en el procesamiento del lenguaje natural?

• Determinar la actitud emocional de un autor hacia un tema o producto a través del análisis de su texto

• Analizar la estructura de un párrafo

• Identificar la gramática y la sintaxis de un idioma

• Contar el número de palabras en un texto

¿Cuál es la importancia de la tokenización en el NLP?

• Solo es útil para la traducción automática

• Facilita el análisis y procesamiento del lenguaje natural.

• Aumenta la complejidad del análisis lingüístico

• No tiene importancia en el procesamiento del lenguaje natural