Caso: Detección de Fraude en Transacciones. Usted está entrenando un modelo en Java para clasificar transacciones como "Fraudulentas" o "Legítimas". Dispone de un dataset histórico con millones de transacciones pasadas, todas debidamente etiquetadas con el resultado real. ¿Qué tipo de aprendizaje automático está aplicando en este escenario?

Caso: Análisis de Sentimiento en Redes Sociales. Para una campaña de marketing, se necesita analizar millones de comentarios en Twitter (X) para categorizarlos como positivos o negativos. Estos datos consisten en texto libre, emojis y hashtags. Según la categorización de datos en IA, ¿a qué tipo de datos nos enfrentamos?

Caso: Optimización de Rutas Logísticas. Un algoritmo debe calcular la ruta de entrega más eficiente recorriendo una estructura de ciudades conectadas. Si decidimos modelar las ciudades como nodos en una estructura jerárquica donde cada nodo tiene una referencia a sí mismo en su definición (por ejemplo, subárboles), ¿qué concepto de programación es esencial para recorrer esta estructura eficientemente en Java?

Caso: Estructura de Datos para un Torneo de E-Sports Se está diseñando el sistema de emparejamiento para un torneo. La estructura visual se asemeja a una pirámide invertida donde el nodo superior no tiene padre y los nodos inferiores no tienen hijos. En terminología de Árboles Binarios, ¿cómo se denomina técnicamente el nodo superior y a los nodos finales respectivamente?

Caso: Selección del Mejor Atributo en Diagnóstico Médico Al construir un árbol de decisión para diagnosticar enfermedades, el algoritmo ID3 debe elegir qué síntoma (atributo) verificar primero. Si el atributo "Fiebre" divide a los pacientes en grupos donde el 50% está enfermo y el 50% sano, y el atributo "Tos" divide en 90% enfermos y 10% sanos, ¿qué métrica utiliza ID3 para determinar que "Fiebre" tiene una alta incertidumbre y por tanto es menos útil para esa división inmediata?

Caso: Impacto Empresarial del Machine Learning Una empresa de retail desea adoptar Machine Learning para mejorar su competitividad en 2025. Basándose en los beneficios documentados del ML en el ámbito empresarial, ¿cuáles de las siguientes son aplicaciones directas y válidas?

Caso: Clasificación de Algoritmos de ML Un estudiante está repasando la taxonomía de los algoritmos de Machine Learning para su tesis. ¿Cuáles de las siguientes opciones corresponden a las tres categorías principales en las que se clasifican estos algoritmos según el material técnico?

Caso: Implementación de Árboles Binarios en Java Al codificar una clase ArbolBinario en Java para un motor de búsqueda interno, ¿qué características estructurales deben cumplirse para que sea considerado un árbol binario válido?

Caso: Tipología de Árboles Durante una auditoría de eficiencia de algoritmos, se analizan las formas de los árboles generados por los datos de entrada. ¿Cuáles de los siguientes son tipos formales de árboles binarios que podrían identificarse?

Caso: Recorridos de un Árbol (Tree Traversal) Para un compilador que analiza expresiones matemáticas representadas en árboles, es vital visitar los nodos en un orden específico. ¿Cuáles son los métodos estándar de recorrido (traversal) de árboles binarios implementados comúnmente en Java?

Caso: Ventajas y Desventajas de la Recursividad Un equipo de desarrollo discute si utilizar una solución recursiva para un módulo de IA en un dispositivo móvil con poca memoria RAM. ¿Qué afirmaciones sobre la recursividad deben considerarse para tomar la decisión técnica correcta?

Caso: Funcionamiento del Algoritmo ID3 Al desarrollar un sistema experto para la aprobación de créditos bancarios utilizando el algoritmo ID3, ¿qué principios fundamentales rigen su lógica de construcción del árbol de decisión?

Caso: Etapas del Flujo de Trabajo de ML en Google Cloud/Java Según la documentación técnica para desarrollar y gestionar modelos de IA en producción, ¿cuáles de las siguientes son fases fundamentales del flujo de trabajo de Machine Learning?

Caso: Definición de Machine Learning "El Aprendizaje Automático utiliza ______ para descubrir patrones dentro de los datos; estos patrones se utilizan posteriormente para construir un ______ capaz de realizar predicciones."

Caso: Recursividad – Caso Factorial "Para que una función sea recursiva y no genere un bucle infinito, debe tener definido obligatoriamente un ______, como en el cálculo del factorial donde if (n == 0) devuelve 1; de lo contrario, se produciría un error de ______."

Caso: Diferencia entre Datos e Información "Mientras que los ______ son puntos de información crudos y desorganizados (como registros de sensores), la ______ surge cuando estos se organizan, analizan y se les da contexto para la toma de decisiones."

Caso: Entropía en Árboles de Decisión "La entropía es una medida de ______ en un conjunto de datos. Alcanza su valor máximo cuando la proporción de ejemplos positivos y negativos es ______ (máxima mezcla)."

Caso: Selección de Atributos en ID3 "El algoritmo ID3 selecciona en cada paso el atributo que ofrece la mayor ______, la cual se calcula como la diferencia entre la entropía del conjunto original y la entropía ______ de los subconjuntos resultantes."

Caso: Recorrido de Árboles "En un recorrido ______, se visita primero la raíz, luego el subárbol izquierdo y finalmente el derecho; mientras que en un recorrido ______, la raíz se visita al final, después de procesar ambos subárboles."