Cuestionario de Diagnóstico IA

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

• Campo que estudia el comportamiento humano desde la ciencia de la computación.

• Disciplina informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

• Técnicas que integran hardware/sotfware para mejorar el rendimiento de los computadores.

• Aplicaciones que automatiza tareas rutinarias

¿Qué caracteriza a una heurística en inteligencia artificial?

• Es una solución exacta a un problema complejo.

• Es un enfoque basado en reglas simples para encontrar soluciones aproximadas.

• Es un algoritmo para optimizar el hardware.

• Es un proceso de prueba y error sin directrices determinadas.

¿Qué es un gráfico de dispersión?

• Una representación de datos en forma de barras.

• Un diagrama para mostrar relaciones entre dos variables cuantitativas.

• Una forma de mostrar la frecuencia de datos categóricos.

• Un gráfico que muestra cambios a lo largo del tiempo.

¿Qué se entiende por datos no estructurados?

• Datos organizados en filas y columnas.

• Datos que no tienen un formato predefinido, como texto o imágenes.

• Datos almacenados en bases de datos relacionales.

• Datos con errores que no se pueden procesar.

¿Qué método sería útil para manejar valores faltantes en un conjunto de datos?

• Incorporarlos como datos de dispersión o ruido en la muestra

• Imputarlos con el promedio, la mediana o valores predichos.

• Eliminar todo el conjunto de datos afectado.

• Añadir datos aleatorios sin análisis.

¿Qué es el sobreajuste (overfitting)?

• Cuando un modelo no entrena correctamente.

• Cuando un modelo aprende los detalles del conjunto de entrenamiento, pero no generaliza bien a nuevos datos.

• Cuando los datos son insuficientes para entrenar un modelo.

• Cuando un modelo tiene un error de predicción constante.

¿Qué algoritmo es común en el aprendizaje supervisado?

• K-Means

• Regresión lineal

• Aprendizaje por refuerzo

• Redes neuronales convolucionales (CNN)

¿Qué técnica pertenece al aprendizaje no supervisado?

• Regresión logística

• Árboles de decisión

• K-Means

• Redes neuronales convolucionales (CNN)

¿Qué es un hiperparámetro en el aprendizaje automático?

• Un parámetro que el modelo ajusta automáticamente durante el entrenamiento.

• Un valor que debe configurarse antes del entrenamiento, como la tasa de aprendizaje.

• Una métrica de evaluación del modelo.

• Un resultado predicho por el modelo.

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?

• Un sistema para traducir documentos en múltiples idiomas.

• Una técnica de IA para procesar y comprender el lenguaje humano.

• Un IA para realizar reconocimiento de voz exclusivamente.

• Una tecnología para codificar documentos en texto plano.