
Encuesta sobre ML Y DL Chollet Bengio

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Hard
Alfonso Meléndez
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21 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es una de las limitaciones del aprendizaje profundo en el contexto industrial?
A) Es aplicable en cualquier caso.
B) Requiere una gran cantidad de datos para ser efectivo.
C) No se puede aplicar en tareas de visión computacional.
D) Es completamente inútil en la práctica.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de los siguientes algoritmos es un ejemplo de modelado probabilístico?
A) Redes neuronales convolucionales.
B) Máquina de vectores de soporte (SVM).
C) Algoritmo Ingenuo de Bayes.
D) Árboles de decisión.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál fue el problema que resolvió Yann LeCun con redes neuronales convolucionales en los años 90?
A) Clasificación de rostros.
B) Reconocimiento de códigos postales en sobres de correo.
C) Diagnóstico médico.
D) Clasificación de imágenes en alta resolución.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué característica distintiva tienen los métodos de núcleo, como SVM?
A) No requieren datos de entrada.
B) Se basan en el cálculo explícito de representaciones en espacios de alta dimensión.
C) Utilizan una función de núcleo para evitar cálculos complejos.
D) Se utilizan exclusivamente para problemas de visión computacional.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es una ventaja de los bosques aleatorios frente a otros métodos?
A) Son más precisos que el aumento de gradiente.
B) Son fáciles de interpretar y visualizar.
C) Pueden reemplazar a las redes neuronales convolucionales.
D) Requieren menos datos para ser efectivos.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál fue el evento que marcó el regreso de las redes neuronales en el ámbito académico?
A) La publicación del algoritmo de retropropagación.
B) Los avances en el uso de GPUs para entrenamiento de redes profundas.
C) La creación de los métodos kernel.
D) El desarrollo de los árboles de decisión.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué simplifica el aprendizaje profundo en los flujos de trabajo de aprendizaje automático?
A) La ingeniería de características.
B) La selección de modelos.
C) El preprocesamiento de datos.
D) La supervisión humana.
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