Clasificacion de las IA

¿En qué tipo de IA los datos de entrenamiento pueden tener la forma de conjuntos de datos etiquetados o no etiquetados. ?

• Aprendizaje profundo

• Aprendizaje automático

• Aprendizaje no supervisado

• Redes neuronales

¿En qué consiste el aprendizaje automático no supervisado?

• Entrenamiento con supervisión

• Entrenamiento con datos estructurados

• Entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados

• Se entrenan utilizando conjuntos de datos sin etiquetar

¿Qué caracteriza al aprendizaje automático no supervisado?

• No requiere supervisión y se entrena con conjuntos de datos sin etiquetar

• Requiere supervisión y datos estructurados

• Utiliza redes neuronales

• Se entrena con datos etiquetados

¿Cuál es un ejemplo práctico de aprendizaje automático supervisado?

• Agrupamiento de imágenes

• Detección de anomalías en transacciones financieras

• Diagnóstico médico

• Agrupamiento de noticias

¿Cuál es un ejemplo práctico de aprendizaje automático no supervisado?

• Diagnóstico médico

• Detección de anomalías en transacciones financieras

• Clasificación de correos electrónicos

• Analisis de créditos

¿Cuál no es un ejemplo práctico de redes neuronales?

• Reconocimiento de imágenes

• Generación de imágenes

• Automóviles autónomos

• Todos son ejeplos de redes neuronales

¿Que afirmacion es incorrecta sobre las Redes Neuronales?

• Los datos fluyen por una ANN a través de un algoritmo de propagación directa

• Se pueden entrenar utilizando técnicas como el aprendizaje supervisado

• Procesan datos de forma unidireccional pasando datos desde el nodo de entrada al de salida

• Todas son correctas

¿Qué caracteriza al aprendizaje profundo en comparación con el aprendizaje automático tradicional?

• Aprende a través de la observación de datos no estructurados

• Requiere intervención humana para determinar las entradas de datos correctas

• Limita la creatividad del algoritmo

• No utiliza redes neuronales artificiales

De acuerdo con el texto: ¿Cuál es un ejemplo práctico de aprendizaje profundo?

• Resumen automático de texto

• Chatbots

• Análisis de sentimientos

• Juegos y simulaciones

¿Qué implica el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

• Identificar la estructura y la relación entre las palabras de una oración

• Clasificar opiniones de usuarios en redes sociales

• Crear resúmenes automáticos de documentos largos

• Traducir documentos de un idioma a otro