ML-DB-clase1

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Professional Development

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Science

Professional Development

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Massiel Chino

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15 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza datos etiquetados con resultados correctos conocidos para entrenar un modelo?
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En un problema de aprendizaje supervisado, ¿qué término describe las clases o valores que queremos predecir?
Objetivos
Características
Parámetros
Hiperparámetros

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación típica del aprendizaje no supervisado?
Diagnosticar insuficiencia cardíaca
Agrupamiento de tejidos cerebrales
Detección de patrones ocultos en datos

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es un ejemplo de un problema de clasificación binaria?
Predecir si un paciente está sano o tiene insuficiencia cardíaca
Predecir la dosis de un medicamento
Agrupar tipos de cáncer

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cómo se llama la técnica que divide los datos en subconjuntos para evaluar el rendimiento del modelo de manera robusta?
Validación cruzada
Muestreo estratificado
Preprocesamiento de datos

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es el propósito de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba?
Evitar el sobreajuste y evaluar la generalización del modelo
Acelerar el tiempo de entrenamiento
Reducir el tamaño del modelo

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué técnica se utiliza para mejorar la calidad de los datos cuando tenemos pocos ejemplos?
Aumento de datos
Imputación de datos
Regularización

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