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Verónica Tapia
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es el aprendizaje automático?
Un programa de computación que toma decisiones sin datos
Una técnica de IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos
Un tipo de software basado en reglas fijas
Un sistema autónomo que no necesita ajustes
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aprendizaje supervisado?
Un coche autónomo que se entrena sin etiquetas
Un modelo de regresión para predecir precios de casas
Agrupar clientes sin conocer sus atributos
Un agente de refuerzo que aprende con recompensas
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué papel juega la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje automático?
La IA es un subconjunto del aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA
La IA y el aprendizaje automático son términos intercambiables
Ninguno, son tecnologías completamente distintas
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es una red neuronal artificial?
Un modelo matemático basado en datos estructurados
Un conjunto de capas interconectadas que procesan información de manera jerárquica
Una red de computadoras interconectadas
Un sistema basado en reglas fijas
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué define el aprendizaje profundo?
Uso de algoritmos básicos sin capas ocultas
Uso de redes neuronales profundas con múltiples capas
Entrenamiento sin supervisión
Solo se utiliza para problemas sencillos
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuándo se recomienda utilizar el aprendizaje automático en lugar de los métodos tradicionales de software?
Cuando no se tienen grandes cantidades de datos
Cuando el problema requiere identificar patrones en grandes conjuntos de datos
Cuando las reglas del problema son claras
Cuando se busca un modelo determinista
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué significa sobreajustar un modelo?
El modelo tiene un bajo rendimiento en los datos de entrenamiento
El modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no generaliza a nuevos datos
El modelo no es capaz de aprender nada
El modelo no puede procesar nuevos datos
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