INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

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Information Technology (IT)

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Julio Jhonathan Colque

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59 Slides • 22 Questions

Multiple Choice

¿Cuál fue el impacto del programa de damas desarrollado por Arthur Samuel en 1959 en el campo de la inteligencia artificial?

Demostró que las máquinas podían aprender y mejorar su rendimiento a través de la experiencia.

Introdujo el concepto de redes neuronales profundas para el aprendizaje supervisado.

Estableció las bases para el análisis de datos en tiempo real.

Implementó algoritmos de clustering para clasificar patrones en juegos de mesa.

Multiple Choice

¿Qué permite el aprendizaje automático o Machine Learning?

Crear modelos que no dependen de patrones en los datos.

Usar dispositivos para realizar cálculos matemáticos complejos.

Extraer patrones y relaciones en los datos para predecir comportamientos y tomar decisiones.

Diseñar sistemas computacionales sin necesidad de datos.

Multiple Choice

¿Qué son los \"datos de entrenamiento\" y cuál es su importancia en el Aprendizaje Automático?

Son datos que el modelo usa para formar patrones y aprender a hacer predicciones futuras.

Son datos irrelevantes que no afectan el aprendizaje del modelo.

Son datos generados por el modelo después de entrenarse.

Son datos que eliminan patrones para evitar predicciones erróneas.

Multiple Choice

¿Qué papel juegan los \"patrones\" en el Aprendizaje Automático?

Permiten que el modelo elimine datos irrelevantes.

Ayudan al modelo a identificar relaciones en los datos y realizar predicciones.

Son generados por el modelo después de entrenarse.

Evitan que el modelo cometa errores en las decisiones.

Multiple Choice

¿Qué implica que un programa de computadora aprenda de la experiencia E?

Que mejora su rendimiento en tareas T, medido por P, gracias a la experiencia E.

Que elimina la necesidad de medir el rendimiento en tareas T.

Que depende exclusivamente de la programación explícita para realizar tareas T.

Que no requiere experiencia previa para mejorar su rendimiento.

Multiple Choice

¿Cuál es la principal diferencia entre el Aprendizaje No Supervisado y el Aprendizaje Supervisado?

El Aprendizaje No Supervisado predice el futuro, mientras que el Aprendizaje Supervisado encuentra patrones específicos.

El Aprendizaje Supervisado utiliza datos históricos para predecir el futuro, mientras que el Aprendizaje No Supervisado entiende los datos y realiza evaluaciones cualitativas o indirectas.

Ambos enfoques se basan en maximizar los hallazgos en un entorno determinado.

El Aprendizaje No Supervisado utiliza modelos predictivos, mientras que el Aprendizaje Supervisado utiliza modelos descriptivos.

Multiple Choice

¿Qué caracteriza al Aprendizaje Supervisado en Machine Learning?

Utiliza modelos descriptivos para entender los datos.

Predice el futuro a partir de datos históricos y resuelve problemas de clasificación y regresión.

No realiza predicciones, encuentra algo específico en los datos.

Maximiza los hallazgos en un entorno determinado.

Multiple Choice

¿Cuál es la diferencia clave entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado en Machine Learning?

1. El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados, mientras que el no supervisado utiliza datos no etiquetados.

2. El aprendizaje supervisado predice el futuro, mientras que el no supervisado analiza datos históricos.

3. El aprendizaje supervisado utiliza algoritmos de clustering, mientras que el no supervisado utiliza algoritmos de clasificación.

4. El aprendizaje supervisado no requiere datos de entrenamiento, mientras que el no supervisado sí los requiere.

Multiple Choice

¿Qué representa el aprendizaje supervisado?

Que el supervisor elimina datos incorrectos

Que el sistema mapea entradas con salidas previamente conocidas

Que el modelo trabaja con datos no estructurados

Que el algoritmo genera datos sin etiquetas

Multiple Choice

¿Quién proporciona los valores correctos de salida en el aprendizaje supervisado?

Un generador aleatorio

Un sistema de clustering

Un supervisor o experto

El propio algoritmo

Multiple Choice

¿Cuál de los siguientes algoritmos NO pertenece al aprendizaje supervisado?

Redes neuronales

Naive Bayes

SVM

K-means

Multiple Choice

¿Qué aplicación del aprendizaje supervisado se menciona en el texto?

Gestión de sensores

Diseño de videojuegos

Predictivo de mercado bursátil

Generación de imágenes

Multiple Choice

caracteriza el aprendizaje no supervisado?

Busca relaciones sin conocer los datos de salida

Se basa en datos etiquetados definidos por expertos

Requiere modelos predictivos entrenados

Mapea entradas y salidas ya conocidas

Multiple Choice

¿Cuál es el objetivo del aprendizaje no supervisado?

Aplicar modelos supervisados sobre datos nuevos

Eliminar la intervención humana en la programación

Encontrar regularidades o patrones en la entrada

Generar predicciones exactas sobre el futuro

Multiple Choice

¿Qué es el clustering?

Un método para reducir variables

Un proceso para agrupar elementos similares y distintos de otros

Una técnica para analizar redes sociales

Un algoritmo para predecir datos futuros

Multiple Choice

¿Cuál de los siguientes es un algoritmo de clustering?

Regresión lineal

Árboles de decisión

K-means

Redes neuronales

Multiple Choice

¿Qué técnica se utiliza para reducir el número de variables en una colección de datos?

Clustering

Reducción de dimensionalidad

Análisis de redes sociales

Segmentación de mercado

Multiple Choice

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del clustering?

Análisis de datos astronómicos

Predicción de valores futuros

Optimización de redes neuronales

Clasificación supervisada

Multiple Choice

¿Cuál de los siguientes es un algoritmo utilizado en aprendizaje por refuerzo?

Árboles de decisión

Q-learning

Redes neuronales convolucionales

Análisis de regresión

Multiple Choice

¿Qué caracteriza al aprendizaje por refuerzo?

Se basa en etiquetas previas

Utiliza recompensas para mejorar decisiones

Requiere supervisión constante

Agrupa datos similares

Multiple Choice

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo?

Minimizar errores en datos etiquetados

Encontrar patrones en datos no estructurados

Maximizar recompensas acumuladas

Clasificar datos en categorías

Multiple Choice

¿Cuál es una aplicación del aprendizaje por refuerzo mencionada en el texto?

Clasificación de imágenes

Predicción de valores bursátiles

Navegación de coches autónomos

Análisis de sentimientos

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