Quiz Parte 2

Froggy Jumps

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Examen parte 2

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Héctor Daniel Ramírez

México

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Héctor Daniel Ramírez 23 de Enero de 2026	% 100	01:20

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Quiz Parte 2


Froggy Jumps Quiz Parte 2Versión en línea Examen parte 2 por Héctor Daniel Ramírez 1 Son retos en TinyML: a Respuesta en tiempo real, consumo de energía y optimización de memoria b Costo del Hardware, desempeño del procesador y optimización de memoria c Entrenamiento del modelo, velocidad de comunicación y privacidad 2 Qué es el preprocesmiento de datos? a La etapa donde se realiza el etiquetado de datos b La etapa donde se crean nuevos algoritmos c La etapa donde se limpian y transforman los datos para que sean adecuados para el entrenamiento 3 Los siguientes Frameworks para DL en aplicaciones generales: a Pytorch y Keras b TensorFlow y STMCubeAI c Pytorch y TensorFlow Lite 4 Los parámetros son: a La tasa de aprendizaje, la pendiente y gradiente b Los valores aprendidos por el algoritmo c Las características de los datos a identificar 5 Qué es "epoch" en el entrenamiento de modelos? a Una sola iteración de entrenamiento b La cantidad de capas en la red c Una pasada completa por todo el conjunto de datos 6 Qué es un conjunto de entrenamiento en machine learning? a Un grupo de datos utilizados para validar b Un grupo de datos utilizados para ajustar y entrenar el modelo c Un grupo de datos utilizados para preprocesar datos 7 Qué tipo de datos son más provechosos para la redes convolusionales? a Imágenes y secuencias b Números enteros c Datos tabulares 8 Qué es el gradiente descendiente? a Un algoritmo para preprocesar datos b Un algoritmo para optimizar hardware c Un método para minimizar una función de pérdida ajustando los parámetros del modelo 9 Cuál es el objetivo principal de ML? a Permitir que las máquinas obtengan reglas b Mejorar la precisión de cálculos matemáticos c Reducir el tamaño de los tamaños 10 Cuál de las siguientes es una característica de las CNN? a No pueden usar datos espaciales b Extraer características espaciales automáticamente c Son menos eficientes que una DNN 11 En una convolusional, si hay un kernel de 5*5 con un padding = same a La imagen se complementa con un marco con 0´s (1 en cada orilla) b La imagen se complementa con un marco con 0´s (2 en cada orilla) c La resolución de la imagen es reducida a la salida de la convolusional 12 Qué es un algoritmo de clustering en ML? a Un algoritmo para agrupar datos no etiquetados b Un algoritmo para clasificar datos en categoría predefinidas c Un algoritmo para reducir la dimensionalidad de los datos 13 Cuál es el primer paso en el ciclo de vida del desarrollo de una solución de IA? a Evaluación b Recolección de datos c Despliegue de modelo

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por Héctor Daniel Ramírez

Son retos en TinyML:

Qué es el preprocesmiento de datos?

Los siguientes Frameworks para DL en aplicaciones generales:

Los parámetros son:

Qué es "epoch" en el entrenamiento de modelos?

Qué es un conjunto de entrenamiento en machine learning?

Qué tipo de datos son más provechosos para la redes convolusionales?

Qué es el gradiente descendiente?

Cuál es el objetivo principal de ML?

Cuál de las siguientes es una característica de las CNN?

En una convolusional, si hay un kernel de 5*5 con un padding = same

Qué es un algoritmo de clustering en ML?

Cuál es el primer paso en el ciclo de vida del desarrollo de una solución de IA?