U2 IFCT163PO

¿Cuál ha sido el papel fundamental de Big Data en el desarrollo de la Inteligencia Artificial?

• Reducir el coste de los algoritmos

• Permitir la visualización de datos en gráficos

• Proporcionar los grandes volúmenes de datos necesarios para el aprendizaje y mejora de los modelos de IA

• Aumentar la complejidad de los sistemas informáticos

¿Qué tipo de datos permite procesar Big Data para aplicaciones avanzadas de IA?

• Solamente datos estructurados

• Exclusivamente textos científicos

• Datos no estructurados como imágenes, audios y vídeos

• Datos de encuestas

¿Cuál es una de las ventajas de utilizar Big Data en sistemas de IA?

• Reducción del tiempo de entrenamiento sin necesidad de datos

• Mejora en la toma de decisiones autónomas en tiempo real

• Eliminación total del error humano

• Automatización sin intervención algorítmica

¿Qué sector se beneficia del análisis de datos en tiempo real mediante IA para tomar decisiones en vehículos autónomos?

• Agricultura

• Educación

• Automoción

• Turismo

¿Cuál es uno de los principales desafíos asociados al uso de Big Data en la IA?

• Exceso de hardware disponible

• Dificultad para encontrar algoritmos

• Falta de usuarios capacitados

• Calidad de los datos y riesgos éticos

¿Por qué es fundamental garantizar la calidad de los datos en un sistema de IA?

• Porque evita la recopilación de información irrelevante

• Porque datos incorrectos pueden llevar a resultados erróneos

• Porque reduce el coste del almacenamiento

• Porque mejora el diseño gráfico de las interfaces

¿Qué diferencia clave hay entre Machine Learning y Deep Learning respecto a la intervención humana?

• DL requiere mayor intervención humana que ML

• ML y DL requieren el mismo nivel de intervención

• DL requiere menos intervención humana que ML

• Ninguno requiere intervención humana

¿Qué tipo de datos puede procesar el Deep Learning, a diferencia del Machine Learning tradicional?

• Sólo datos financieros

• Únicamente datos tabulados

• Datos estructurados y no estructurados

• Datos previamente resumidos

¿Cuál es una desventaja importante del Deep Learning en comparación con el Machine Learning?

• Menor precisión en tareas complejas

• Requiere menos capacidad de hardware

• Mayor necesidad de datos y recursos computacionales

• Incapacidad para trabajar con imágenes

¿Qué se recomienda a una empresa que desea implementar Deep Learning en sus procesos?

• No almacenar datos no estructurados

• Reducir el uso de recursos computacionales

• Invertir en infraestructura especializada y garantizar calidad de los datos

• Evitar el uso de redes neuronales para tareas complejas