Aprendizaje automatico

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?

• Supervisado, superficial, no reforzado

• Supervisado, no supervisado, de reforzamiento

• Supervisado, Ligero, de afianzamiento

Un tipo de aprendizaje supervisado es

• Entrenar un modelo utilizando datos de entrada y los datos de respuesta incorrectos

• Entrenar un modelo utilizando datos de entrada y los datos de respuesta correcta correspondientes (etiqueta)

• Entrenar un modelo utilizando datos de los datos de respuesta correcta e incorrectamente a la vez

¿Qué hace el Aprendizaje No Supervisado?

• Clasifica y evalúa al usuario

• Necesita ayuda del ser humano para dar una respuesta

• Brinda datos al algoritmo para que se desarrolle solo

¿Cuál de los siguientes algoritmos es común en el aprendizaje automático?

• Algoritmo de selección binaria.

• Algoritmo de optimización iterativa.

• Árboles de decisión.

• Algoritmos de búsqueda secuencial.

¿Qué es el aprendizaje automático?

• Un sistema que sigue instrucciones predefinidas para resolver problemas.

• Un sistema que aprende automáticamente y mejora con la experiencia sin ser programado explícitamente.

• Un algoritmo que solo clasifica datos sin mejorar con el tiempo.

• Todas las anteriores

¿En qué industria se utiliza actualmente el aprendizaje automático?

• Salud

• Finanzas

• Marketing

• Arquitectura medieval.

¿Qué característica es esencial en los datos para un modelo de aprendizaje automático?

• La cantidad de datos es suficiente por sí sola.

• Los datos deben estar bien estructurados y ser representativos.

• La aleatoriedad de los datos asegura su fiabilidad.

• La calidad de los datos es irrelevante para el éxito del modelo.

¿Cuál es la principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?

• En el aprendizaje supervisado, los datos están etiquetados, mientras que en el no supervisado no lo están.

• El aprendizaje supervisado no requiere datos, mientras que el no supervisado sí.

¿Por qué es importante que los profesionales comprendan los fundamentos del aprendizaje automático?

• Para poder programar modelos complejos sin necesidad de datos.

• Porque les permite eliminar la necesidad de utilizar algoritmos.
  

• Para mantenerse relevantes en un mundo cada vez más digital y automatizado.

• Porque el aprendizaje automático es una moda pasajera.

La evaluación de modelos es crucial para determinar su eficacia.

• Verdadero

• Falso