Cuestionario 4 - Aprendizaje AutomáticoVersión en línea Preguntas esenciales sobre Aprendizaje de Máquina o Automático por Wulfrano Arturo Luna Ramírez 1 El Aprendizaje Automático consiste en: a Desarrollar programas que aprendan automáticamente de los datos b Diseñar algoritmos programados explícitamente c Crear máquinas que piensen como humanos d Entrenar redes neuronales profundas 2 ¿Qué permite adaptar el conocimiento de un programa según el Aprendizaje Automático? a Los macrodatos o big data b La programación explícita de reglas c El uso de lógica difusa d Aprender automáticamente de los datos 3 Los programas de Aprendizaje Automático: a Requieren ser explícitamente programados b Se basan en redes neuronales c No utilizan los datos disponibles d Aprenden de los datos sin programación explícita 4 El aprendizaje supervisado implica: a Entrenar con datos etiquetados previamente b No requerir datos de entrenamiento c Aprender sin supervisión de humanos d Utilizar únicamente datos no estructurados 5 En el aprendizaje supervisado los datos de entrenamiento son: a Aleatorios y no etiquetados b No requieren ser datos estructurados c Imágenes y texto no estructurado d Pares de datos de entrada y salida 6 ¿Qué se aprende en el aprendizaje supervisado? a Una función que mapea entradas a clases b Reglas definidas explícitamente c Patrones ocultos en los datos d A inferir la estructura de los datos 7 ¿Para qué se utiliza el conjunto de datos de ENTRENAMIENTO? a Para que el algoritmo aprenda o genere su modelo b Para probar el desempeño del algoritmo c Para ajustar parámetros del modelo d Para simular datos del ambiente real 8 El conjunto de datos de PRUEBA se utiliza para: a Entrenar el algoritmo de aprendizaje b Evaluar el desempeño del modelo aprendido c Ajustar parámetros del modelo d Validar cruzadamente el aprendizaje
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