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Sara Ventas Argüello

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14 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el aprendizaje automático?

Proceso en el que una máquina utiliza datos para mejorar su rendimiento en una tarea sin ser progra-
mada explícitamente para esa tarea.

El proceso de programar computadoras para seguir instrucciones específicas.

La creación de bases de datos estructuradas.

La manipulación de datos en hojas de cálculo.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es un problema de regresión?

El análisis de tendencias para prever eventos futuros.

La predicción de un valor numérico continuo basado en variables de entrada.

La clasificación de datos en categorías discretas.

El cálculo de probabilidades en modelos estadísticos.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Por qué es importante normalizar los datos?

Para que el modelo aprenda más rápido.

Para que todos los atributos tengan el mismo peso.

Para eliminar los datos atípicos.

Para que la inferencia sea más rápida.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Media Image

Dado el siguiente código en Python:
¿Cuál es la salida?

0

2

4

64

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

¿Qué hace el siguiente fragmento de código?

Normaliza los valores de la columna 'Nota' entre 0 y 1.

Estandariza los valores de la columna 'Nota'.

Calcula la media de la columna 'Nota'.

Calcula el máximo y el mínimo de la columna 'Nota'.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué algoritmo usarías para clasificar datos categóricos?

K-Means.

Regresión Lineal.

Naive Bayes.

Todos los anteriores.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué técnica usarías para convertir atributos categóricos en numéricos?

Normalización.

Escalado estándar.

One-Hot Encoding.

Reducción de dimensionalidad.

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