¿Qué distingue al deep learning de otras aproximaciones basadas en redes neuronales?
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

Quiz
•
Mathematics
•
5th Grade
•
Hard
Oscar Burgos
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15 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La cantidad de nodos en las redes neuronales.
La complejidad de las capas en las redes neuronales.
El tipo de datos que procesa.
El número de aplicaciones disponibles.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué tipo de red neuronal se diseñó específicamente para el procesamiento de imágenes?
Red Neuronal Recurrente (RNN).
Red Neuronal Convolucional (CNN).
Perceptrón.
Red Neuronal Artificial (ANN).
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué se entiende por "profundo" en el aprendizaje profundo?
La capacidad de procesar datos estructurados.
La cantidad de capas en una red neuronal.
El tipo de datos que se procesan.
La velocidad de entrenamiento de la red.
4.
MULTIPLE SELECT QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué tipo de datos son especialmente adecuados para el aprendizaje profundo y las redes neuronales?
Datos estructurados con un formato tabular.
Datos secuenciales, como series temporales.
Datos categóricos con pocas categorías.
Datos con valores atípicos.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué papel juega la retropropagación en el entrenamiento de redes neuronales profundas?
Inicializa los pesos de la red.
Calcula la precisión de la red.
Ajusta los pesos de la red para minimizar el error.
Controla el número de capas en la red.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué es una neurona artificial en el contexto de las redes neuronales artificiales?
Una célula biológica que se utiliza en algoritmos de aprendizaje automático.
Una unidad básica de procesamiento en una red neuronal artificial.
Una neurona que solo se encuentra en aplicaciones de inteligencia artificial.
Una neurona que solo se utiliza en el aprendizaje supervisado.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué característica tiene la función sigmoide que la hace adecuada para problemas de clasificación binaria en redes neuronales?
Produce valores negativos.
Produce valores positivos.
Produce una salida binaria (0 o 1).
Produce una salida continua entre 0 y 1.
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