UPN-PDT U4 EVALUACION SESION

¿Qué es Machine Learning?

• Un subcampo de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programados.

• Una técnica para la creación de robots autónomos.

• Un tipo de hardware utilizado en la inteligencia artificial para el procesamiento de datos.

• Un lenguaje de programación específico para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.

¿Cuál es la finalidad del Machine Learning según el texto?

• Limitar la flexibilidad de la arquitectura del sistema para evitar errores.

• Asegurar que los algoritmos aprendan de forma explícita de los datos.

• Reducir la cantidad de datos necesarios para el aprendizaje de un sistema.

• Automatizar procesos sin necesidad de definir previamente las características del sistema.

¿En qué tipo de proyecto de Machine Learning se utiliza la Regresión Lineal para predecir valores numéricos basado en relaciones lineales?

• Proyecto de análisis de mercado

• Proyecto de reconocimiento de voz

• Proyecto de predicción de precios de vivienda

• Proyecto de clasificación de imágenes

¿Qué papel juega el aprendizaje supervisado en el Machine Learning?

• Permite a los sistemas aprender sin la necesidad de datos de entrenamiento.

• Supervisa y corrige el proceso de aprendizaje utilizando ejemplos etiquetados.

• Automatiza la toma de decisiones sin intervención humana.

• Genera patrones de comportamiento a partir de datos no estructurados.

¿Cuál es el principal desafío técnico en el desarrollo de algoritmos de Machine Learning?

• Garantizar la privacidad de los datos utilizados en el entrenamiento.

• Optimizar la velocidad de procesamiento de grandes volúmenes de información.

• Evitar el sobreajuste de los modelos a los datos de entrenamiento.

• Maximizar la interpretabilidad de los resultados obtenidos.