ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN – APRENDIZAJE SUPERVISADO 1C

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ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN – APRENDIZAJE SUPERVISADO 1C

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15 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el Machine Learning?

Una técnica de aprendizaje no supervisado

Un tipo de algoritmo de clasificación

Un proceso sencillo de programación explícita

Una forma de IA que permite a un sistema aprender de los datos

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿En qué se centra el Machine Learning?

Desarrollar algoritmos y modelos para que las máquinas aprendan patrones a partir de datos

Crear programas que imitan comportamientos humanos

Producir modelos precisos sin datos de entrenamiento

Intervención humana directa en el rendimiento de las máquinas

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Un método de aprendizaje no supervisado

Un proceso de aprendizaje sin datos de entrada

Un tipo de aprendizaje donde se asocia una etiqueta a los datos para predecir en otros campos

Una técnica de refuerzo entre dos grupos de aprendizaje

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es una etapa del aprendizaje supervisado?

Entrenamiento sin modelo

Ajuste de hiperparámetros

Establecimiento de relaciones implícitas

Recolección y preparación de datos

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es la función objetivo en la regresión logística?

Mide la diferencia entre las predicciones del modelo y las salidas reales

Determina la tasa de aprendizaje del modelo

Calcula la precisión del modelo

Define la complejidad del problema

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el descenso de gradiente?

Un proceso de actualización iterativa de los parámetros del modelo

Una función de pérdida en la regresión logística

Un método para dividir el conjunto de datos

Una técnica de aprendizaje no supervisado

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es una aplicación de la regresión logística?

Reconocimiento de voz

Análisis de transacciones financieras

Estimar probabilidades de fallo de piezas de maquinaria

Clasificar correos electrónicos como spam

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