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WorksheetsControl de lectura - sesión 1
Total questions: 10
Worksheet time: 18mins
Machine Learning se refiere exclusivamente a la creación de modelos predictivos
Verdadero
Falso
¿Qué representa un modelo en Machine Learning?
Un conjunto de imágenes utilizadas en entrenamiento
Una relación matemática o probabilística entre variables
Un archivo de texto con datos
Una base de datos organizada
El aprendizaje supervisado utiliza datos sin etiquetas para entrenar modelos.
Un modelo de Machine Learning con alto sesgo y baja varianza tiende a sobreajustarse a los datos.
¿Cuál de las siguientes es una aplicación común de Machine Learning?
Clasificar emails como spam o no spam
Graficar dashboards descriptivos
Controlar la temperatura de un refrigerador
Traducir documentos a mano
El sobreajuste ocurre cuando un modelo generaliza bien en datos nuevos.
¿Cómo se puede evitar el sobreajuste en un modelo de Machine Learning?
Usando todos los datos de entrenamiento sin hacer pruebas
Dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
Aumentando el número de capas en la red neuronal
Eliminando completamente los datos de entrenamiento
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la selección de características es correcta?
Tener más características siempre mejora el rendimiento del modelo
La selección de características ayuda a evitar el sobreajuste
Se deben incluir todas las variables disponibles sin analizarlas
No afecta significativamente al resultado del model
Cuando un modelo de Machine Learning tiene una alta varianza, ¿qué problema puede presentar?
No aprende lo suficiente de los datos de entrenamiento
Generaliza correctamente en cualquier conjunto de datos
Se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y no funciona bien con nuevos datos
No es afectado por la cantidad de datos usados en el entrenamiento
Si queremos predecir el salario de una persona basado en sus años de experiencia, ¿qué tipo de modelo sería más adecuado?
Árbol de decisión
Modelo de regresión
Red neuronal convolucional
Clustering k-means
