Big Data., Ramas, Modelos de Aprendizaje, Documentales y News

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

• Un método donde el modelo aprende sin etiquetas.

• Un método donde el modelo aprende de ejemplos con respuestas correctas.

• Un método que no utiliza datos para aprender.

En el contexto del aprendizaje no supervisado, ¿qué es la clusterización?

• Una técnica para predecir el comportamiento futuro basado en datos históricos.

• Una técnica para agrupar conjuntos de datos similares sin etiquetas previas.

• Un método para enseñar a los robots a caminar

¿Cuál es un ejemplo de aprendizaje por refuerzo?

• Un algoritmo que juega y mejora en ajedrez sin intervención humana.

• Un algoritmo que detecta rostros en imágenes.

• Un algoritmo que categoriza correos como spam.

¿Qué representa el término 'big data'?

• Una pequeña cantidad de datos muy complejos.

• Un tipo de dato que es grande en tamaño físico.

• Una gran cantidad de datos que puede ser analizada para revelar patrones.

¿Cuál de las siguientes es una implicación ética del uso de big data?

• Reducción de costos en la producción de datos.

• Riesgo de invasión de la privacidad.

• Mejora de la eficiencia en procesos industriales.

¿Qué es una red neuronal en el contexto de la inteligencia artificial?

• Una serie de robots conectados en red.

• Una estructura de datos usada para almacenar información.

• Un modelo computacional diseñado para simular la forma en que el cerebro humano analiza y procesa la información.

¿Por qué es importante la generalización en un modelo de machine learning?

• Para asegurar que el modelo funcione bien en datos no vistos durante el entrenamiento.

• Para que el modelo funcione más rápido.

• Para que el modelo use menos memoria.

¿Qué es el sobreajuste en el aprendizaje automático?

• Cuando un modelo es demasiado simple.

• Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos.

• Cuando un modelo es demasiado complejo para los datos proporcionados.

¿Cuál es una aplicación práctica de la inteligencia artificial en la medicina?

• Descubrimiento y diseño de nuevos medicamentos.

• Creación de música.

• Conducción automática de vehículos.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

• Aprendizaje donde se conocen las respuestas correctas de antemano.

• Aprendizaje donde se debe descubrir la estructura de los datos sin etiquetas.

• Aprendizaje basado exclusivamente en la teoría sin práctica.