Preguntas sobre Aprendizaje Automático

Explica brevemente la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado, e incluye un ejemplo de cada uno.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y en qué tipo de problemas suele aplicarse?

Describe al menos tres aplicaciones prácticas del aprendizaje automático que hayan transformado una industria específica.

¿Por qué es importante la calidad de los datos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?

¿Cómo ayuda el aprendizaje automático en el campo de la medicina? Da al menos dos ejemplos concretos.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo típico de aprendizaje supervisado?

• Segmentar clientes por comportamientos de compra

• Traducir texto automáticamente

• Clasificar correos como spam o no spam

• Jugar al ajedrez mediante prueba y error

En el aprendizaje no supervisado, el objetivo principal suele ser:

• Mejorar el rendimiento del modelo en datos nuevos

• Encontrar patrones ocultos en los datos sin etiquetas

• Recibir recompensas para aprender una estrategia óptima

• Predecir valores numéricos continuos

¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza principalmente en los sistemas que recomiendan películas o productos?

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje profundo supervisado

El aprendizaje por refuerzo es especialmente útil para:

• Diagnóstico médico

• Clasificación de imágenes

• Robótica y videojuegos

• Traducción automática

¿Cuál de estas no es una aplicación directa del aprendizaje automático?

• Predicción de la demanda energética

• Control manual de maquinaria industrial

• Reconocimiento facial en redes sociales

• Análisis de sentimientos en redes sociales