Introducción al Machine Learning

¿Qué es Machine Learning (ML)?

• Un campo de la informática que permite a las máquinas aprender de los datos

• Un lenguaje de programación

• Un tipo de hardware para computadoras

• Un sistema de almacenamiento de datos

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el objetivo de Machine Learning?

• Enseñar a las máquinas a realizar tareas sin programación explícita

• Programar máquinas para realizar solo tareas repetitivas

• Utilizar algoritmos para programar máquinas de forma manual

• Almacenar grandes cantidades de datos

¿Cómo aprenden las máquinas en Machine Learning?

• Reciben instrucciones explícitas sobre cómo realizar una tarea

• Aprenden de los datos sin ser programadas para tareas específicas

• Solo siguen reglas predefinidas

• Siempre necesitan supervisión humana

¿Qué tipo de aprendizaje en Machine Learning utiliza datos con etiquetas (respuestas conocidas)?

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje sin etiquetar

¿Qué tipo de aprendizaje en Machine Learning no requiere etiquetas en los datos?

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje semisupervisado

En Machine Learning, ¿qué es el 'aprendizaje por refuerzo'?

• El proceso de aprender a través de errores y recompensas

• El aprendizaje de datos sin etiquetas

• El aprendizaje con ayuda de expertos humanos

• El proceso de aprender observando a otros

¿Qué es un algoritmo en el contexto de Machine Learning?

• Un conjunto de instrucciones que dicen a la máquina qué hacer con los datos

• Un tipo de hardware

• Un conjunto de datos sin procesar

• Un lenguaje de programación

¿Qué tipo de algoritmo se utiliza para la predicción de valores numéricos, como el precio de una casa?

• Algoritmo de regresión

• Algoritmo de clustering

• Algoritmo de clasificación

• Algoritmo de agrupamiento

¿Qué paso inicial es necesario antes de aplicar Machine Learning a un conjunto de datos?

• Dividir los datos en entrenamiento y prueba

• Recolectar y preparar los datos

• Ajustar los hiperparámetros del modelo

• Elegir el tipo de algoritmo

¿Qué es una 'métrica' en Machine Learning?

• Un algoritmo utilizado para entrenar un modelo

• Una forma de evaluar el rendimiento de un modelo

• Un conjunto de datos que se usa para entrenar un modelo

• Una técnica para eliminar datos irrelevantes