WorksheetsCIIAL Meetup
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
¿En qué se diferencian Deep Learning y el Machine Learning convencional?
Los algoritmos de Deep Learning pueden manejar más datos y ejecutarse con menos supervisión de los científicos de datos.
Machine Learning es más simple y, por lo tanto, requiere menos supervisión por parte de los analistas de datos que el Deep Learning.
No hay diferencias reales entre los dos: son la misma herramienta con diferentes nombres.
Los siguientes son ejemplos de usos efectivos de Machine Learning, excepto ...
Personalizar campañas de marketing basadas en la demografía del cliente y el historial de compras.
Detectando posible actividad fraudulenta en datos de transacciones financieras.
Examinar los datos de Internet de las cosas (IoT) para predecir los problemas del equipo antes de que surjan.
Analizar datos de ganancias de los productos para determinar la causa de la caída de ventas.
¿Cuál es un obstáculo común que enfrentan las empresas que buscan utilizar herramientas de Machine Learning?
Falta de datos suficientes para entrenar un modelo.
Falta de capacitación o habilidades necesarias.
Falta de capacidad de procesamiento.
¿Cuál de las siguientes es una técnica de uso frecuente en el Machine Learning y los programas de IA?
Clasificación de datos en categorías basadas en atributos.
Agrupamiento de objetos similares en grupos de eventos relacionados.
Identificar relaciones entre eventos para predecir cuándo uno seguirá al otro.
Todas las anteriores son técnicas comunes de IA y/o Machine Learning.
Quiero implementar Machine Learning en un marco de Big Data. Debo tener en cuenta que...
La mayoría de las aplicaciones de Machine Learning solo se pueden ejecutar en sistemas basados en Hadoop debido a la forma en que están programadas.
Machine Learning puede requerir grandes cantidades de datos y mucha capacidad de procesamiento, por lo que una arquitectura de big data encaja perfectamente.
Una plataforma flexible y de código abierto facilita a los usuarios ejecutar análisis de Machine Learning.
En que década comenzó a investigarse formalmente la inteligencia artificial ?
50s
60s
70s
Strong Artificial Intelligence se podría definir como :
La "encarnación" de las capacidades intelectuales humanas dentro de una computadora
Un conjunto de programas de computadora que producen resultados que se consideraría que reflejan inteligencia si fueran generados por humanos
El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos mentales implementados en una computadora
Todas son correctas
Según los primeros conceptos. Que es la IA ?
Colocar tu inteligencia en una máquina
Programar una máquina con tu inteligencia
Hacer una máquina inteligente
Técnica para determinar si una máquina posee o no inteligencia.
Algoritmo
Logaritmo
Test de Turing
Algebra de Boole
¿En que actividades se desempeñan mejor los humanos que las máquinas ?
Reconocer la importancia relativa
Encontrar similitudes
Resolver ambigüedad
Todos los mencionados
