¿Cuáles son los pasos esenciales para visualizar una red neuronal en R utilizando el paquete neuralnet?

• Usar la función plot() de base de R.

• Utilizar la función neuralnet::plot.neuralnet().

• Asegurarse de que el objeto neuralnet esté entrenado.

• Establecer los parámetros de la visualización, como colores y capas.

• Cargar la librería ggplot2.

Al formar un dataframe para entrenar una red neuronal con neuralnet, ¿qué consideraciones son importantes?

• Asegurarse de que no haya valores faltantes en los datos.

• Usar únicamente variables categóricas.

• Convertir las variables categóricas en factores o variables dummy

• Verificar que las variables estén en la escala adecuada.

• Mantener todas las variables en su forma bruta sin modificaciones.

Durante la estandarización de datos antes de entrenar una red neuronal, ¿qué técnicas se pueden aplicar?

• Normalización (escalar los datos en un rango específico, como 0 a 1).

• Estandarización (centrar los datos en la media y escalar por la desviación estándar).

• Reducción de dimensionalidad con PCA.

• Uso de la transformación MinMax.

• Reemplazo de valores faltantes con la media.

Al repartir el dataset en conjunto de entrenamiento y prueba para neuralnet, ¿qué aspectos son cruciales?

• Asegurar una representación balanceada de las clases en ambos conjuntos.

• Dividir los datos aleatoriamente.

• Mantener una proporción adecuada, como 70% entrenamiento y 30% prueba.

• Utilizar todo el conjunto de datos solo para entrenamiento.

• Repartir los datos manualmente sin usar funciones específicas de R.

Para entrenar una red neuronal artificial (ANN) con neuralnet, ¿cuáles de los siguientes son configuraciones importantes?

• Definir el número de capas de convolución.

• Especificar el número de neuronas en cada capa.

• Seleccionar la función de activación apropiada (e.g., sigmoide, ReLU).

• Establecer el número de iteraciones o el criterio de convergencia.

• Configurar el algoritmo de retropropagación.

En la evaluación de una ANN entrenada con neuralnet, ¿qué métodos se pueden emplear?

• Cálculo de la tasa de errores de clasificación manualmente.

• Utilizar la función compute para obtener predicciones.

• Analizar el error cuadrático medio (MSE) para regresión.

• Calcular la matriz de confusión para problemas de clasificación.

• Aplicar directamente la evaluación a los datos de entrenamiento.

¿Cuáles son los pasos iniciales para trabajar con el paquete H2O en R?

• Iniciar una instancia de H2O con h2o.init().

• Ejecutar H2O directamente desde la línea de comandos.

• Cargar la librería H2O usando library(h2o).

• No se requiere iniciar H2O, solo se carga la librería.

• Asegurarse de que Java esté instalado y configurado correctamente.

Al cargar datos en H2O, ¿qué métodos están disponibles y son adecuados?

• Utilizar exclusivamente la función h2o.importFile.

• Leer datos directamente desde un archivo CSV con h2o.importFile.

• Convertir un dataframe de R en un objeto H2O con as.h2o.

• Utilizar únicamente bases de datos SQL.

• Importar datos desde URLs remotas con h2o.importFile.

Al preprocesar datos en H2O, ¿qué técnicas pueden aplicarse?

• Realizar agrupaciones de datos con H2O

• Manejar valores faltantes con métodos como la imputación

• Convertir variables categóricas en factores

• Escalar variables numéricas

• Aplicar filtros de datos directamente en el conjunto de entrenamiento

Al preparar un dataframe en R para usar con neuralnet, ¿qué tipo de datos debe evitarse en su forma original?

• Variables numéricas.

• Variables continuas.

• Variables categóricas sin convertir.

• Variables binarias.

• Variables temporales.