Inteligencia artificial

10. ¿Cuál de las siguientes es una aplicación de la optimización de procesos?

• • Predicción de tendencias de mercado

• • Optimización de la cadena de suministro

• • Generación de texto automático

• • Diagnóstico médico

Answer explanation

La optimización de procesos se refiere a la mejora continua de los procesos para hacerlos más eficientes y efectivos.

10. En el análisis de datos, ¿qué tipo de análisis se utiliza para prever futuros resultados basándose en datos históricos?

• • Análisis Descriptivo

• • Análisis Predictivo

• • Análisis Prescriptivo

• • Análisis de Sentimientos

¿Cuál de las siguientes tecnologías se utiliza en la automatización de procesos para realizar tareas físicas en entornos industriales?

• 10. Algoritmos de Optimización

• 10. Modelos Predictivos

• 10. Robótica

• 10. Sistemas de Soporte a la Decisión

10. En el control de procesos, ¿qué técnica ajusta los parámetros automáticamente en respuesta a cambios en el entorno o en el proceso?

• • Control Predictivo Basado en Modelos (MPC)

• • Control Adaptativo

• • Control Basado en Datos

• • Automatización de Procesos Robóticos

7. ¿Cuál es la principal diferencia entre modelos generativos y discriminativos?

• • Los modelos generativos aprenden a clasificar datos en categorías, mientras que los discriminativos generan nuevos datos.

• • Los modelos generativos aprenden la distribución de los datos para crear nuevos ejemplos, mientras que los discriminativos se centran en diferenciar entre clases.

• • Los modelos generativos utilizan redes neuronales profundas, mientras que los discriminativos utilizan redes neuronales superficiales.

• • Los modelos generativos se utilizan para la detección de fraudes, y los discriminativos para el análisis de sentimientos.

¿Qué es Machine Learning?

• • Una técnica de programación que se basa en algoritmos predefinidos.

• • Una subdisciplina de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser explícitamente programadas para tareas específicas.

• • Un tipo de red neuronal que se utiliza para la visión por computadora.

• • Un método para crear gráficos y visualizaciones de datos.

¿Qué técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural se utiliza para convertir texto de un idioma a otro?

• • Análisis de Sentimientos

• • Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)

• • Generación de Lenguaje Natural (NLG)

• • Traducción Automática

¿Cuál es un ejemplo de un algoritmo de aprendizaje no supervisado?

• • Regresión Lineal

• • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

• • K-means

• • Redes Neuronales

¿Cuál es una característica clave de las redes neuronales artificiales en Deep Learning?

• • Usan algoritmos de optimización para predecir valores continuos.

• • Consisten en capas de nodos interconectados con pesos ajustables durante el entrenamiento.

• • Trabajan con datos no etiquetados para encontrar patrones.

• • Se enfocan en la generación de texto coherente a partir de datos estructurados.

¿Qué caracteriza al aprendizaje supervisado en Machine Learning?

• • El modelo trabaja con datos no etiquetados para encontrar patrones.

• • El modelo recibe datos etiquetados y aprende a predecir la salida deseada a partir de nuevas entradas.

• • El modelo toma decisiones basadas en recompensas y penalizaciones.

• • El modelo utiliza redes neuronales profundas para aprender representaciones jerárquicas.