Aprendizaje Automático

¿Qué es el aprendizaje supervisado en machine learning?

• El aprendizaje supervisado en machine learning es un tipo de técnica donde el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados.

• El aprendizaje supervisado en machine learning es un tipo de técnica donde el algoritmo aprende sin datos etiquetados.

• El aprendizaje supervisado en machine learning es un tipo de técnica donde el algoritmo no requiere supervisión durante el proceso de aprendizaje.

• El aprendizaje supervisado en machine learning es un tipo de técnica donde el algoritmo no necesita entrenamiento previo.

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

• El aprendizaje supervisado no requiere la intervención de un experto, mientras que el no supervisado sí.

• En el aprendizaje supervisado se utilizan datos no etiquetados, mientras que en el no supervisado se utilizan datos etiquetados.

• En el aprendizaje supervisado se utilizan datos etiquetados, mientras que en el no supervisado se utilizan datos no etiquetados.

• El aprendizaje supervisado es más rápido que el no supervisado en la generación de modelos.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado en machine learning?

• El aprendizaje no supervisado en machine learning es un tipo de aprendizaje donde el modelo no busca patrones en los datos

• El aprendizaje no supervisado en machine learning es un tipo de aprendizaje donde el modelo se entrena con etiquetas en los datos

• El aprendizaje no supervisado en machine learning es un tipo de aprendizaje donde el modelo no necesita datos para entrenar

• El aprendizaje no supervisado en machine learning es un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetas, lo que significa que el algoritmo intenta encontrar patrones y relaciones en los datos por sí mismo.

¿En qué consiste el aprendizaje por refuerzo?

• Consiste en la repetición de la información hasta que se memoriza

• Consiste en que un agente aprende a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas por sus acciones y ajustando su comportamiento para maximizar esas recompensas.

• Consiste en la observación pasiva de un tema sin interacción

• Consiste en la enseñanza a través de manuales y libros

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo?

• Minimizar la recompensa acumulada

• Aumentar la complejidad del problema

• Maximizar la recompensa acumulada

• Ignorar las consecuencias de las acciones

¿Qué es un agente en el contexto del aprendizaje por refuerzo?

• El agente es una recompensa en el aprendizaje por refuerzo.

• El agente es la entidad que toma decisiones y realiza acciones en un entorno para maximizar una recompensa acumulada.

• El agente es una acción en el aprendizaje por refuerzo.

• El agente es el entorno en el aprendizaje por refuerzo.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo?

• En el aprendizaje supervisado se utilizan datos etiquetados para entrenar un modelo, mientras que en el aprendizaje por refuerzo se basa en un sistema de recompensa para que el modelo aprenda a través de la interacción con el entorno.

• En el aprendizaje supervisado se basa en un sistema de recompensa para que el modelo aprenda a través de la interacción con el entorno, mientras que en el aprendizaje por refuerzo se utilizan datos etiquetados para entrenar un modelo.

• En el aprendizaje por refuerzo se utilizan datos etiquetados para entrenar un modelo, mientras que en el aprendizaje supervisado se basa en la interacción con el entorno para aprender.

• El aprendizaje supervisado y por refuerzo son términos intercambiables que describen lo mismo.

¿Qué papel juega la recompensa en el aprendizaje por refuerzo?

• La recompensa en el aprendizaje por refuerzo actúa como un incentivo para reforzar ciertas acciones o comportamientos.

• La recompensa en el aprendizaje por refuerzo es irrelevante para el proceso de aprendizaje

• La recompensa en el aprendizaje por refuerzo puede confundir al aprendiz

• La recompensa en el aprendizaje por refuerzo no tiene impacto en el comportamiento

¿Por qué se considera el aprendizaje por refuerzo más similar al aprendizaje humano?

• Porque no requiere la toma de decisiones durante el proceso de aprendizaje

• Porque se basa en la memorización de datos sin interacción

• Porque no involucra la retroalimentación de las acciones

• Porque implica la toma de decisiones basada en la retroalimentación recibida de las acciones realizadas.

La IA que se encarga de las recomendaciones de visualización de contenido que te ofrece Instagram utiliza un aprendizaje ... (piensa si los datos están etiquetados o no y si hay un agente que sen encarga de dar recompensas o no)

• por refuerzo

• no supervisado

• supervisado

• de agente fluctuante