SESION 10

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Professional Development

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué es necesario para el aprendizaje supervisado?

a) Datos sin etiquetas

b) Etiquetas y datos sin etiquetas

c) Solamente etiquetas

d) Solamente datos sin etiquetas

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué función se utiliza durante el entrenamiento para medir qué tan bien está haciendo el modelo sus predicciones?

a) Función de optimización

b) Función de activación

c) Función de costo

d) Función de clasificación

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué paso se realiza después de recolectar y limpiar los datos?

a) Selección del modelo

b) Entrenamiento del modelo

c) Evaluación del modelo

d) Preparación de los datos

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es uno de los objetivos del ajuste de hiperparámetros?

a) Maximizar la función de costo

b) Minimizar la precisión del modelo

c) Optimizar el rendimiento del modelo

d) Reducir la complejidad del modelo

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿En qué tipo de aprendizaje el modelo aprende a través de recompensas y penalizaciones?

a) Aprendizaje supervisado

b) Aprendizaje no supervisado

c) Aprendizaje semi-supervisado

d) Aprendizaje por refuerzo

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué tipo de problemas resuelve principalmente el algoritmo de regresión logística?

a) Predicción de valores continuos

b) Clasificación binaria y multiclase

c) Estimación de ventas basada en el precio

d) Determinación del rendimiento de cultivos

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál de los siguientes algoritmos es conocido por su capacidad para manejar tanto problemas de clasificación como de regresión?

a) Bosque aleatorio

b) Regresión lineal

c) K-vecino más cercano

d) Aumento de gradiente

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