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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Para qué se usa Scikit-Learn en el Caso 1 del documento?

Para reconocimiento de voz

Para clasificación de imágenes médicas

Para reconocer dígitos escritos a mano

Para predecir precios de acciones

2.

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20 sec • 1 pt

¿Qué tipo de problema se resuelve en el Caso 2 con PyTorch?

Clasificación de dígitos

Segmentación de texto

Predicción de precios de viviendas

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3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuántas capas ocultas tiene la red neuronal en el Caso 1?

2

3

4

Ninguna

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es el tamaño de las capas ocultas en el modelo de Scikit-Learn?

200, 100, 50

50, 25, 10

100, 50, 25

64, 32, 16

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué se debe hacer con las imágenes antes de entrenar el modelo?

Reducirlas a blanco y negro

Aplanarlas

Codificarlas en JSON

Guardarlas como PNG

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué métrica se utiliza para evaluar el margen de error?

R2 Score

Mean Squared Error (MSE)

F1-Score

Precisión binaria

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué se desea respecto al valor del MSE?

Que sea mayor a 1

Que sea igual a 10

Que se aproxime a 0

Que sea negativo

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