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AWS ML - Clase 9

Total questions: 11

Worksheet time: 6mins

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1.

Todos los modelos de Machine learning clasifican como:

a)

IA

b)

Modelos Generativos

c)

Aprendizaje supervisado

d)

Aprendizaje no supervisado

2.

Todos los modelos de Aprendizaje Supervisado clasifican como:

a)

Regresion Lineal

b)

Machine Learning

c)

Aprendizaje supervisado

d)

Aprendizaje no supervisado

3.

Un modelo de Regresion Lineal clasifica como

a)

ML Tradicional

b)

Deep Learning

c)

Neural network

d)

Aprendizaje no supervisado

4.

Un modelo donde las variables de entrada y salida son entregadas para el entrenamiento es un modelo...

a)

Inteligente

b)

Deep Learning

c)

Supervisado

d)

Aleatorio

e)

No Supervisado

5.

Un modelo donde las variables de salida son entregadas para el entrenamiento es un modelo normalmente se basa en

a)

Regresion

b)

Clasificacion

c)

Inspiracion

d)

Transpiracion

e)

Ninguna de las anteriores

6.

Cuando hablamos de modelos basados en reinforcement... consideramos

a)

Premio

b)

Agentes Humanos

c)

Castigo

d)

Otros Modelos

e)

Arboles de decision

7.

La plataforma de AWS para ML se llama

a)

S3

b)

Ec2

c)

Kinesis

d)

Sage Maker

e)

EMR

8.

Sage Maker permite la construccion de modelos de manera...

a)

Visual

b)

Codificada

c)

Basada en Notebooks

d)

Semi Automatica

e)

Automatica

9.

¿Cuál de las siguientes tareas puedes realizar con SageMaker Studio?

a)

Desplegar redes neuronales preentrenadas únicamente.

b)

Monitorear instancias EC2.

c)

Crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning de manera colaborativa.

d)


Gestionar bucket de almacenamiento en S3.

e)

Jugar video juegos

10.

¿Cuál de los siguientes formatos de datos es soportado por SageMaker para el entrenamiento de modelos?

a)

CSV

b)

TXT

c)

ZIP

d)

RLE

11.

¿Qué es Amazon SageMaker Neo?

a)

Un servicio para ejecutar modelos de machine learning en dispositivos IoT y edge optimizados.

b)

Una herramienta de optimización para bases de datos en AWS.

c)

Un servicio para entrenar redes neuronales exclusivamente.

d)

Un servicio para visualizar datos en tiempo real.