Quiz sobre Machine Learning

¿Qué es el machine learning?

• La ciencia de programar computadoras para aprender a través de diferentes sets de datos

• Un tipo de música electrónica

• Un método para limpiar robots

• Un tipo de arte moderno

¿En qué se basa el aprendizaje supervisado?

• En un set de datos que incluye las soluciones deseadas

• En un set de datos sin etiquetas

• En un set de datos con información falsa

• En un set de datos con imágenes aleatorias

¿Cuál es un ejemplo de aplicación del aprendizaje no supervisado?

• Clasificación de imágenes con etiquetas

• Predicción del clima

• Detección de anomalías en transacciones de tarjeta de crédito

• Creación de chat bots

¿Qué es el aprendizaje reforzado?

• Empoderar a una agente para realizar una tarea y dar retroalimentación según su desempeño

• Aprender sin ningún tipo de supervisión

• Aprender de un set de datos etiquetado

• Aprender de un set de datos sin etiquetas

¿En qué se basa el aprendizaje en batch?

• En enseñar a la computadora pasando todos los datos al mismo tiempo

• En enseñar gradualmente de un flujo de datos

• En enseñar solo con imágenes de animales

• En no enseñar a la computadora

¿Qué problema puede surgir si los datos de entrenamiento no son representativos de los nuevos casos que pueda enfrentar el algoritmo?

• Sobreajuste

• Subajuste

• Datos de baja calidad

• Insuficiencia de datos

¿Qué es un híper parámetro en el contexto de Machine Learning?

• Un parámetro que se ajusta durante el entrenamiento del modelo

• Un parámetro que no afecta el rendimiento del modelo

• Un parámetro que se fija antes del entrenamiento del modelo

• Un parámetro que se ajusta después de probar el modelo

¿Cuál es uno de los problemas principales que puede surgir al darle datos de baja calidad a un algoritmo de Machine Learning?

• Datos insuficientes

• Subajuste

• Errores en la predicción

• Sobreajuste

¿Qué función se utiliza para evaluar el desempeño de un modelo de regresión lineal?

• Función de activación

• Función de pérdida

• Función de utilidad

• Función de optimización

¿Cuál es la tarea principal de un ingeniero de Machine Learning según el texto?

• No probar el modelo con un set de datos de prueba

• Seleccionar el modelo adecuado y alimentarlo con datos adecuados

• Generar datos de baja calidad para el entrenamiento

• Ignorar los híper parámetros en el diseño del algoritmo