ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN – APRENDIZAJE SUPERVISADO 2B

¿Quién desarrolló el algoritmo Support Vector Machine (SVM)?

• Fran Rosenblatt

• Vladimir Vapnik

• Adam

• RMSprop

¿Cuál es la idea detrás de Support Vector Machine (SVM) en un escenario sencillo e ideal?

• Separar dos clases distintas con una recta

• Detectar fraudes

• Clasificar imágenes

• Reconocimiento de voz

¿Qué función de activación es conocida por su simplicidad y eficacia en redes neuronales?

• Adam

• Tangente hiperbólica

• Sigmoide

• ReLU

¿Cuál es una ventaja de la función sigmoide en redes neuronales?

• Evita el problema de neuronas muertas

• Rango de salida de -1 a 1

• Derivadas suaves en todo su rango

• Centrada en 0.5

¿Qué algoritmo de optimización combina las ideas de SGD y el método de momentos?

• Descenso de gradiente

• Adagrad

• RMSprop

• Adam

¿Para qué tipo de tareas son adecuadas las redes neuronales totalmente conectadas?

• Filtrado de ruido

• Control de procesos

• Clasificación de imágenes

• Procesamiento del lenguaje natural

¿Qué algoritmo se utiliza para ajustar automáticamente la tasa de aprendizaje para cada parámetro durante el entrenamiento?

• Adam

• RMSprop

• Adagrad

• BackPropagation

¿Qué tipo de red neuronal tiene la capacidad de tratar la dimensión del tiempo?

• Redes neuronales no recurrentes

• Redes neuronales recurrentes

• Redes neuronales totalmente conectadas

• Redes neuronales parcialmente conectadas

¿Cuál es una limitación de la función ReLU en redes neuronales?

• Problema de neuronas muertas

• No linealidad

• Sensible a datos con muchas dimensiones

• Sensible a la escala de las características

¿Qué algoritmo se utiliza para encontrar los ceros y raíces de una función derivable de enésimo grado?

• Descenso de gradiente

• Aprendizaje de cuantificación vectorial

• Método de Newton

• Adam