PREGUNTA 1 de 20
el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia emocional para proporcionar a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 2 de 20
de los siguientes cuales no corresponden a tipos de aprendizaje automatico
⚪
A)
aprendizaje por refuerzo
⚪
B)
aprendizaje forzado, aprendizaje semi-automatico
⚪
C)
aprendizaje automatico
⚪
D)
aprendizaje no supervisado
PREGUNTA 3 de 20
una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde
⚪
A)
Aprendizaje supervisado (clasificacion ) Aprendizaje no supervisado (clustering)
⚪
B)
Aprendizaje no supervisado (clustering, validacion cruzada
⚪
C)
Aprendizaje supervisado (clasificacion y boostrap
⚪
D)
Aprendizaje no supervisado (clustering, clasificacion
PREGUNTA 4 de 20
verdadero o falso El aprendizaje no supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 5 de 20
Una con linea lo correcto
⚪
A)
modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)
⚪
B)
modelo de clasificacion(Producen cmo salida un valor entero), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)
PREGUNTA 6 de 20
Una con linea lo correcto
⚪
A)
metricas (Accuracy, AUC, Recall, ROC)
⚪
B)
metricas(Accuracy)
PREGUNTA 7 de 20
Verdadero o falso Un ejemplo donde se aplica el aprendizaje por refuerzo son los sistemas de navegacion de tesla?
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 8 de 20
S o no El aprendizaje supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados
⚪
A)
si
⚪
B)
no
PREGUNTA 9 de 20
verdadero o falso, uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comporta el modelo, una vez puesto en produccion
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 10 de 20
verdadero o falso un principio basico de la configuracion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 11 de 20
el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 12 de 20
de los siguientes cuales corresponden a tipos de aprendizaje automatico
⚪
A)
refuerzo, no supervisado
⚪
B)
forzado
⚪
C)
semi-automatico
PREGUNTA 13 de 20
una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde
⚪
A)
Aprendizaje supervisado (categorizacion) Aprendizaje no supervisado (custering)
⚪
B)
Aprendizaje supervisado (categorizacion, boostrap) Aprendizaje no supervisado (custering)
⚪
C)
ninguno
PREGUNTA 14 de 20
El aprendizaje supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 15 de 20
una con linea
⚪
A)
modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir la temperatura en dias posteriores)
⚪
B)
modelo de clasificacion(producen como salida un valor entero), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)
PREGUNTA 16 de 20
una con linea
⚪
A)
modelo ( RReac, accuracy, AUC, recal)
⚪
B)
modelo(AUC)
⚪
C)
modelo (acurracy, AUC)
PREGUNTA 17 de 20
v o f un ejemplo donde se aplique el aprendizaje por refuerzo son los clasificadores binarios?
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 18 de 20
si o no El aprendizaje no supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados
⚪
A)
si
⚪
B)
no
PREGUNTA 19 de 20
uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comportara el modelo, una vez puesto en publico
⚪
A)
v
⚪
B)
f
PREGUNTA 20 de 20
un principio basico de la evaluacion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento
⚪
A)
v
⚪
B)
f
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