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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