HT - 13 Identifica principales aplicaciones

¿Qué bibliotecas se usan en la implementación de la solución?

• NumPy y Pandas

• TensorFlow y Keras

• SciPy y NLTK

• PyTorch y Scikit-Learn

¿Cuál es el propósito de la implementación descrita en el documento?

• Crear una interfaz gráfica

• Minimizar el error y hacer que la función converja

• Guardar datos en la nube

• Realizar traducciones automáticas

¿Qué significa que una función "converja"?

• Que se expanda indefinidamente

• Que tienda hacia un valor óptimo

• Que cambie constantemente

• Que sea siempre cero

¿Qué papel juega TensorFlow en la solución?

• Generar gráficos 3D

• Ejecutar modelos de machine learning y deep learning

• Procesar texto

• Realizar animaciones

¿Qué rol tiene Keras en la implementación?

• Servir como sistema operativo

• Facilitar la creación de redes neuronales con sintaxis sencilla

• Generar datos aleatorios

• Ejecutar consultas SQL

¿Por qué es importante minimizar el error en un modelo?

• Para aumentar el tiempo de entrenamiento

• Para mejorar la precisión del modelo

• Para reducir el tamaño del dataset

• Para ahorrar memoria RAM

¿Qué herramienta se puede usar para visualizar el proceso de entrenamiento?

• Excel

• Matplotlib

• Word

• Paint

¿Qué significa "ploteamos la solución"?

• Guardamos el modelo

• Graficamos los resultados

• Eliminamos datos

• Ejecutamos un script

¿Qué tipo de problema podría resolverse con este enfoque?

• Reconocimiento de imágenes

• Predicción de valores

• Clasificación de datos

• Todas las anteriores

¿Qué parámetro clave se ajusta durante el entrenamiento para minimizar el error?

• Número de usuarios

• Pesos de la red neuronal

• Tamaño de pantalla

• Resolución de imagen