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?
βͺ
A)
v
βͺ
B)
f
PREGUNTA 2 de 20
de los siguientes cuales no corresponden a tipos de aprendizaje automatico
βͺ
A)
aprendizaje por refuerzo
βͺ
B)
aprendizaje forzado, aprendizaje semi-automatico
βͺ
C)
aprendizaje automatico
βͺ
D)
aprendizaje no supervisado
PREGUNTA 3 de 20
una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde
βͺ
A)
Aprendizaje supervisado (clasificacion ) Aprendizaje no supervisado (clustering)
βͺ
B)
Aprendizaje no supervisado (clustering, validacion cruzada
βͺ
C)
Aprendizaje supervisado (clasificacion y boostrap
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
B)
f
PREGUNTA 5 de 20
Una con linea lo correcto
βͺ
A)
modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)
βͺ
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
βͺ
A)
metricas (Accuracy, AUC, Recall, ROC)
βͺ
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?
βͺ
A)
v
βͺ
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
βͺ
A)
si
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
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?
βͺ
A)
v
βͺ
B)
f
PREGUNTA 12 de 20
de los siguientes cuales corresponden a tipos de aprendizaje automatico
βͺ
A)
refuerzo, no supervisado
βͺ
B)
forzado
βͺ
C)
semi-automatico
PREGUNTA 13 de 20
una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde
βͺ
A)
Aprendizaje supervisado (categorizacion) Aprendizaje no supervisado (custering)
βͺ
B)
Aprendizaje supervisado (categorizacion, boostrap) Aprendizaje no supervisado (custering)
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
B)
f
PREGUNTA 15 de 20
una con linea
βͺ
A)
modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir la temperatura en dias posteriores)
βͺ
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
βͺ
A)
modelo ( RReac, accuracy, AUC, recal)
βͺ
B)
modelo(AUC)
βͺ
C)
modelo (acurracy, AUC)
PREGUNTA 17 de 20
v o f un ejemplo donde se aplique el aprendizaje por refuerzo son los clasificadores binarios?
βͺ
A)
v
βͺ
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
βͺ
A)
si
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
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
βͺ
A)
v
βͺ
B)
f
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