
INTRODUCCION A ML
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Enrique Chaparro
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál es la definición principal de **Machine Learning (ML)** según las fuentes?
Un campo de la robótica enfocado en la creación de máquinas autónomas.
Una rama de la inteligencia artificial y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.
El proceso de programar explícitamente máquinas para realizar tareas específicas.
Una técnica de análisis estadístico utilizada para la visualización de grandes conjuntos de datos.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Según las fuentes, ¿cuál es una **diferencia clave** entre el **Machine Learning (ML)** clásico y el **Deep Learning**?
El ML clásico requiere conjuntos de datos no etiquetados, mientras que el Deep Learning utiliza datos etiquetados.
El Deep Learning puede procesar datos no estructurados en su forma sin procesar y determinar automáticamente las características relevantes, mientras que el ML clásico depende más de la intervención humana para definir estas características.
El ML clásico utiliza redes neuronales con muchas capas, mientras que el Deep Learning utiliza algoritmos más simples.
No hay una diferencia significativa entre Machine Learning clásico y Deep Learning; los términos son intercambiables.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuáles son los **tres paradigmas principales de aprendizaje** dentro del Machine Learning mencionados en las fuentes?
Aprendizaje deductivo, inductivo y abductivo.
Aprendizaje memorístico, asociativo y procedimental.
Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje online, offline y batch.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de las siguientes opciones es un **ejemplo de una aplicación actual de Machine Learning** mencionada en las fuentes?
La creación de robots humanoides con conciencia propia.
El uso de sistemas de recomendación por empresas como Netflix o Amazon para sugerir contenido o productos a los usuarios.
La programación de videojuegos con inteligencia artificial general.
La construcción de edificios completamente automatizados por robots.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Según las fuentes, ¿cómo se relacionan los conceptos de **Inteligencia Artificial (IA)**, **Machine Learning (ML)** y **Deep Learning**?
Deep Learning es el campo más amplio, que contiene a la IA y al ML como subcampos.
Machine Learning es una rama de la IA, y Deep Learning es un subcampo de las redes neuronales, que a su vez son un subcampo del Machine Learning.
IA, ML y Deep Learning son términos completamente sinónimos y se refieren exactamente a lo mismo.
Machine Learning es una rama de Deep Learning, y la IA es un subcampo del ML.
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