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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

Media Image

Machine Learning se refiere exclusivamente a la creación de modelos predictivos

Verdadero

Falso

Answer explanation

  1. Falso – Machine Learning no se limita exclusivamente a la creación de modelos predictivos, también se usa en minería de datos y modelado.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 2 pts

¿Qué representa un modelo en Machine Learning?

  1. Un conjunto de imágenes utilizadas en entrenamiento

  1. Una relación matemática o probabilística entre variables

  1. Un archivo de texto con datos

  1. Una base de datos organizada

Answer explanation

  1. Un modelo en Machine Learning define la relación entre variables para hacer predicciones

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. El aprendizaje supervisado utiliza datos sin etiquetas para entrenar modelos.

Verdadero
Falso

Answer explanation

  1. Falso – El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar los modelos

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 2 pts

Un modelo de Machine Learning con alto sesgo y baja varianza tiende a sobreajustarse a los datos.

Falso
Verdadero

Answer explanation

  1. Falso – Un modelo con alto sesgo y baja varianza no tiende a sobreajustarse, sino a subajustarse.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 2 pts

Media Image

  1. ¿Cuál de las siguientes es una aplicación común de Machine Learning?

  1. Clasificar emails como spam o no spam

  1. Graficar dashboards descriptivos

  1. Controlar la temperatura de un refrigerador

  1. Traducir documentos a mano

Answer explanation

  1. Clasificar emails como spam o no spam es una de las aplicaciones más comunes de Machine Learning. Recuerda que la idea acá es predecir, no contar lo que ya sucedió

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

El sobreajuste ocurre cuando un modelo generaliza bien en datos nuevos.

Falso
Verdadero

Answer explanation

  1. Falso – El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende demasiado los datos de entrenamiento y no generaliza bien en datos nuevos.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

¿Cómo se puede evitar el sobreajuste en un modelo de Machine Learning?

  1. Usando todos los datos de entrenamiento sin hacer pruebas

  1. Dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba

  1. Aumentando el número de capas en la red neuronal

  1. Eliminando completamente los datos de entrenamiento

Answer explanation

Esta estrategia ayuda a prevenir el sobreajuste.

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