IA y Ciencia de los Datos

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el objetivo principal de la Inteligencia Artificial (IA)?

• Recolectar, limpiar y visualizar grandes volúmenes de datos históricos

• Simular procesos de inteligencia humana, como el aprendizaje y el razonamiento, en máquinas.

• Diseñar y construir hardware y dispositivos robóticos.

• Crear y mantener bases de datos relacionales estructuradas (SQL)

¿Qué subcampo de la IA permite a los sistemas aprender de los datos para mejorar su rendimiento sin ser programados explícitamente para cada tarea?

• Automatización Robótica de Procesos (RPA).

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

• Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML).

• Sistemas Expertos.

Un sistema de recomendación que sugiere películas personalizadas en una plataforma de streaming es un ejemplo directo de la aplicación de:

• Inteligencia Artificial y Machine Learning.

• Un motor de búsqueda tradicional sin personalización.

• Ingeniería de Software tradicional.Un sistema de almacenamiento físico de datos.

Este prendizaje contiene datos etiquetados para entrenar modelos que clasifiquen resultados. .

• Aprendizaje No Supervisado

• Aprendizaje Supervisado

• Aprendizaje Semisupervisado

• Aprendizaje por refuerzo

Es la habilidad y la capacidad de uno o varios ordenadores controlados por otros, para realizar tareas asociados a los humanos.

• Inteligencia Artificial

• Machine Learning

• Aprendizaje Supervisado

• Aprendizaje Automatico.

La Inteligencia Artificial intenta reproducir funciones:

• Cognitivas, razonamiento, memoria, juicio.

• Cognitivas, razonamiento y ser.

• Memoria, complexión, ser y pensamiento

• Cognitivas, razonamiento y pensamiento.

Los Asistentes de vos, los smartphones son:

• Ejemplos de uso de IA en la vida cotidiana.

• Son Inteligencia Artificial.

• Pertenecen a una rama de IA

• Son IA mejorada.

Selecciona 3 tipos de Aprendizaje Automático

• No Supervisado

• Supervisado

• Por Refuerzo

• Por Especial