Fundamentos del Aprendizaje Automático

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1.

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¿Cuál de estas se enfoca en el desarrollo de sistemas que resuelven problemas/tareas de la mejor manera posible?

Programación

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Aprendizaje Profundo

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MULTIPLE CHOICE QUESTION

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¿Cuáles son los tipos de aprendizaje supervisado?

Predicción y análisis

Clustering y clasificación

Clasificación y regresión

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MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

En un problema de clasificación, la variable de salida es...

Numérica

Categórica

Clusters

No hay salida

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál no es un algoritmo de clasificación común?

Árboles de decisión

Regresión lineal

Máquinas de soporte vectorial (SVM)

K-vecinos más cercanos (KNN)

5.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles son tipos de aprendizaje no supervisado? Seleccione todos los que apliquen.

Clasificación

Clusterización

Predicción

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Detección de anomalías

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

¿En qué se diferencia el aprendizaje automático de la programación tradicional?

La programación tradicional se basa en la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático requiere menos datos que la programación tradicional.

El aprendizaje automático no puede adaptarse a nuevas situaciones.

El aprendizaje automático aprende de datos, mientras que la programación tradicional sigue instrucciones fijas.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Selecciona un ejemplo de un caso de aprendizaje supervisado.

Segmentación de imágenes en redes neuronales

Predecir el precio de las acciones de una empresa a futuro

Reducir el número de variables de un conjunto de datos para su visualización

Detectar transacciones fraudulentas por patrones transaccionales

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