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Segunda Clase Práctica - Inteligencia Artificial

Authored by Tomas Rubinstein

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Segunda Clase Práctica - Inteligencia Artificial
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11 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué no es cierto acerca de un modelo de Machine Learning?

No tiene certezas absolutas pero sí probabilidades de ocurrencia.

Puede ser aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.

Toma datos de entrada y de salida

Busca identificar patrones o realizar predicciones o clasificaciones

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Verdadero o Falso:

Los árboles de decisión son un método de Machine Learning que únicamente permiten realizar clasificaciones.

Verdadero

Falso

3.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué factores puede tomar en cuenta a la hora de dejar de dividir un árbol de decisión?

(Marcar TODAS las opciones correctas)

Cuando un nodo es 100% de una clase.

Cuando al dividir un nodo, el árbol excederá una profunidad máxima.

Cuando la ganancia de información de dividir un nodo es menor a un umbral.

Cuando la entropía es máxima.

Answer explanation

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4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál no es un método de ensemble de modelos?

Stacking

Bagging

Boosting

Rooting

5.

MULTIPLE SELECT QUESTION

30 sec • 1 pt

Seleccione el modelo de ML con mayor interpretabilidad y el modelo con menor interpretabilidad

Redes Neuronales

Regresión Lineal

Árbol de Decisión

XGBoost

Answer explanation

Media Image

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Verdadero o Falso:

R-squared se usa para comunicar qué parte de la variabilidad en la variable objetivo (y) es explicada por las variables descriptivas (x).

Verdadero

Falso

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En el caso de detección de spam para emails, busco maximizar el/la ____ de mi modelo.

Accuracy

Recall

Precision

False Positive Rate

Answer explanation

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