IA 4 de noviembre grupo 8

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IA 4 de noviembre grupo 8

IA 4 de noviembre grupo 8

Assessment

Quiz

Information Technology (IT)

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Edison Sánchez

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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 sec • 5 pts

Quien ideo el nombre de IA?

Frank Rosenblatt

Albert Eisten

Jhon McCarthy

Jhon Hopefield

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

10 sec • 5 pts

¿Qué significan las siglas ML?

Machine Learning

Machine Lessons

  • Multi-Layer

  • Medical Laboratory

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 5 pts

Cuáles son los subconjuntos de IA?

  • A) Virtual Reality

  • B) Data Mining

  • C) Quantum Computing

  • A) Blockchain Technology

  • B) Natural Language Processing

  • C) Expert Systems

  • A) Augmented Reality

  • B) Cloud Computing

  • C) Robotics

A) Arficial Intelligence
B) Machine Learning

C) Deep Learning

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 5 pts

La minería de datos es...

Encontrar patrones que no eran visibles mediante la aplicación de aprendizaje automático.

  • "Organizar los datos en categorías predefinidas sin buscar patrones o relaciones complejas."

  • "Almacenar grandes volúmenes de datos y mejorar la velocidad de acceso a ellos mediante algoritmos avanzados."

  • "Utilizar únicamente técnicas de inteligencia artificial para clasificar los datos en grupos visibles y predecibles."

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 5 pts

Diferencia entre APRENDIZAJE supervisado y no supervisado?

  • Supervisado clasifica datos automáticamente, mientras que no supervisado requiere intervención humana para clasificar.

  • Supervisado tiene fines predictivos. No supervisado tiene fines de minería de datos.

  • El aprendizaje supervisado solo se utiliza para datos estructurados, y el no supervisado para datos no estructurados.

  • En el aprendizaje supervisado, los algoritmos encuentran patrones ocultos sin conocer las respuestas, mientras que en el no supervisado se conocen las respuestas de antemano.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 5 pts

Limitaciones para el aprendizaje automático:

  • A) Modelos altamente interpretables

  • B) Optimización automática de parámetros

  • C) Fácil comprensión de los resultados

  • A) Velocidad de almacenamiento insuficiente

  • B) Datos totalmente balanceados

  • C) Alta capacidad de generalización

A) Data insuficiente.
B) Data sin representación.

C) Mala Calidad.

D) Mala configuración.

  • A) Procesamiento de datos en paralelo

  • B) Alta precisión en predicciones

  • C) Uso de redes neuronales profundas

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 5 pts

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje automático?

Desarrollar algoritmos que imiten el comportamiento humano.

Crear modelos que puedan predecir resultados basados en datos históricos.

Almacenar datos de manera eficiente para su posterior análisis.

Mejorar la velocidad de procesamiento de datos sin análisis predictivo.

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