Redes Neuronales

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15 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es una red neuronal?

Un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por capas de nodos interconectados que procesan información para realizar tareas específicas.

Un tipo de red de pesca utilizada en la industria pesquera

Un sistema de transporte público en una ciudad

Un método de encriptación de datos en computación

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es la función de activación más comúnmente utilizada en redes neuronales?

Softmax

Tanh

Sigmoid

ReLU

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje supervisado en redes neuronales?

Es un tipo de entrenamiento donde no se proporcionan ejemplos al modelo

Consiste en entrenar la red sin capas ocultas

Se basa en el aprendizaje no supervisado

Es un tipo de entrenamiento donde se proporcionan ejemplos etiquetados al modelo para que aprenda a mapear las entradas a las salidas deseadas.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje no supervisado en redes neuronales?

Es un tipo de entrenamiento donde se utilizan etiquetas previas para guiar el proceso de aprendizaje

Implica la retroalimentación constante del usuario para ajustar los pesos de la red neuronal

Se basa en la imitación de comportamientos humanos para lograr resultados precisos

Es un tipo de entrenamiento donde el algoritmo busca patrones y estructuras en los datos por sí mismo, sin etiquetas previas.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo en redes neuronales?

El aprendizaje por refuerzo en redes neuronales implica la memorización de patrones sin interacción con el entorno.

El aprendizaje por refuerzo en redes neuronales no tiene como objetivo maximizar la recompensa acumulada.

El aprendizaje por refuerzo en redes neuronales es un tipo de aprendizaje automático donde el modelo aprende a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas por sus acciones. El objetivo es maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.

El aprendizaje por refuerzo en redes neuronales se basa en la supervisión constante de un instructor humano.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el perceptrón en el contexto de redes neuronales?

El perceptrón es una red neuronal que puede realizar operaciones de multiplicación y división.

El perceptrón es un tipo de red neuronal que solo puede procesar datos numéricos.

El perceptrón es un tipo de red neuronal artificial que puede tomar entradas, procesarlas y generar una salida binaria.

El perceptrón es un tipo de red neuronal que solo puede tener una capa de neuronas.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el backpropagation y por qué es importante en redes neuronales?

El backpropagation es importante en redes neuronales porque permite actualizar los pesos de manera eficiente mediante el cálculo del gradiente de la función de pérdida, lo que lleva a una mejora en el rendimiento y la capacidad de aprendizaje de la red.

El backpropagation es un algoritmo para aumentar la velocidad de convergencia en redes neuronales

El backpropagation es un método para prevenir el sobreajuste en redes neuronales

El backpropagation es una técnica para reducir la complejidad de las redes neuronales

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