Prototipo IA: reglas y árboles

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Prototipo IA: reglas y árboles de decisión.

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Prototipo IA: reglas y árboles


Froggy Jumps Prototipo IA: reglas y árbolesVersión en línea Prototipo IA: reglas y árboles de decisión. por Tiktok 1 ¿Qué describe principalmente un clasificador basado en reglas? a Uso de reglas if-then para asignar clases b Agrupación sin etiquetas c Red neuronal para estimar probabilidades 2 ¿Qué es un árbol de decisión? a Una estructura de decisiones en nodos y ramas b Una red de sensores c Un modelo de regresión lineal 3 ¿Qué se necesita para entrenar un clasificador simple? a Dados de entrenamiento con características y etiquetas b Solamente una hipótesis c Una interfaz de usuario 4 ¿Qué mide la precisión en un clasificador? a Proporción de predicciones correctas b Número de características c Velocidad de ejecución 5 ¿Qué es overfitting en IA? a Modelado excesivo a datos de entrenamiento b Cuando el modelo es muy simple c Bajo rendimiento en todo conjunto 6 ¿Qué función cumple la validación cruzada? a Acelera el entrenamiento b Evalúa el rendimiento en diferentes particiones c Elimina características 7 ¿Qué es una característica (feature) en IA? a Una etiqueta de salida b Una propiedad utilizada para tomar decisiones c La función de costo 8 ¿Qué se busca al evaluar un prototipo IA? a La cantidad de código b Conocer su precisión y robustez c Solo su estética 9 ¿Qué implica la elección entre reglas vs. árbol? a Reglas requieren mucho código b Árboles siempre deben ser lineales c Reglas son explícitas; árboles manejan datos complejos 10 ¿Qué consideraciones éticas son clave en prototipos IA? a Privacidad y sesgo de datos b Rapidez de compilación c Costo de hardware 11 ¿Qué significa IA? a Inteligencia Automática b Inteligencia Artificial c Automatización Inteligente 12 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Software sin datos b Hardware de IA c Subconjunto de IA basado en datos 13 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento sin datos b Entrenamiento con datos etiquetados c Ajuste manual sin etiquetas 14 ¿Qué tipo de IA busca imitar la cognición humana? a IA constante b IA débil vs. IA fuerte c IA perenne 15 ¿Qué es el overfitting? a Modelo que generaliza bien b Modelo que aprende ruido c Modelo rápido 16 ¿Qué herramienta evalúa modelos en IA? a Conjunto de entrenamiento b Conjunto de producción c Conjunto de validación 17 ¿Qué es un modelo de lenguaje grande? a Programa de calculadora b Base de datos estática c Red neuronal entrenada en texto 18 ¿Qué aplica la IA en visión por computadora? a Compresión de archivos b Cálculo numérico puro c Reconocimiento de imágenes 19 ¿Qué es el sesgo en IA? a Precisión perfecta b Desviación de resultados por datos c Ausencia de datos 20 ¿Qué disciplina estudia ética en IA? a Geometría computacional b Ética de la IA c Física cuántica

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Qué describe principalmente un clasificador basado en reglas?

¿Qué es un árbol de decisión?

¿Qué se necesita para entrenar un clasificador simple?

¿Qué mide la precisión en un clasificador?

¿Qué es overfitting en IA?

¿Qué función cumple la validación cruzada?

¿Qué es una característica (feature) en IA?

¿Qué se busca al evaluar un prototipo IA?

¿Qué implica la elección entre reglas vs. árbol?

¿Qué consideraciones éticas son clave en prototipos IA?

¿Qué significa IA?

¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué tipo de IA busca imitar la cognición humana?

¿Qué es el overfitting?

¿Qué herramienta evalúa modelos en IA?

¿Qué es un modelo de lenguaje grande?

¿Qué aplica la IA en visión por computadora?

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué disciplina estudia ética en IA?