Software inteligente

¿Qué es un algoritmo genético y cómo se utiliza en optimización?

• Un algoritmo genético es un método de análisis de datos que no requiere optimización.

• Los algoritmos genéticos son exclusivamente utilizados en programación de videojuegos.

• Un algoritmo genético es un método de optimización que simula la evolución natural para encontrar soluciones óptimas.

• Un algoritmo genético es un tipo de software de diseño gráfico.

¿Cuáles son las etapas principales de un algoritmo genético?

• Selección, Cruce, Evaluación, Análisis

• Inicialización, Evaluación, Selección, Cruce, Mutación, Reemplazo.

• Inicialización, Evaluación, Optimización, Finalización

• Reemplazo, Mutación, Clasificación, Ejecución

¿Cómo se aplica la colonia de hormigas para resolver problemas de rutas?

• Se utiliza para crear mapas de rutas en tiempo real.

• Se basa en la programación de robots para imitar el comportamiento de las hormigas.

• Se aplica mediante la observación de las hormigas en su hábitat natural.

• Se aplica mediante algoritmos de optimización que simulan el comportamiento de las hormigas para encontrar rutas óptimas.

¿Qué es el principio de feromonas en los algoritmos de colonia de hormigas?

• Las feromonas son sustancias que las hormigas utilizan para comunicarse con otros insectos.

• El principio de feromonas se refiere a la forma en que las hormigas se alimentan en grupo.

• El principio de feromonas es un mecanismo de comunicación que guía a las hormigas hacia soluciones óptimas en la búsqueda de caminos.

• Las feromonas son un tipo de alimento que las hormigas transportan a su colonia.

¿Cuáles son los componentes básicos de un modelo de aprendizaje supervisado?

• Algoritmo de predicción

• Datos etiquetados, algoritmo de aprendizaje, proceso de evaluación

• Proceso de optimización

• Datos no etiquetados

¿Qué son los algoritmos evolutivos y cómo se relacionan con la inteligencia artificial?

• Son métodos de aprendizaje supervisado.

• Son técnicas de programación lineal.

• Son algoritmos que solo se utilizan en biología.

• Los algoritmos evolutivos son técnicas de optimización inspiradas en la selección natural, utilizadas en inteligencia artificial para mejorar modelos y resolver problemas complejos.

¿Cuáles son las diferencias entre algoritmos evolutivos y algoritmos genéticos?

• Los algoritmos genéticos son siempre más eficientes que los algoritmos evolutivos.

• Los algoritmos genéticos son más generales que los algoritmos evolutivos.

• Los algoritmos evolutivos son más generales; los algoritmos genéticos son un tipo específico de algoritmo evolutivo.

• Los algoritmos evolutivos no utilizan selección natural.

¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo se diferencia del aprendizaje supervisado?

• El aprendizaje profundo es una técnica que solo se aplica a datos estructurados y no puede manejar datos no etiquetados.

• El aprendizaje profundo se basa en algoritmos de regresión lineal y no utiliza redes neuronales.

• El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas, y se diferencia del aprendizaje supervisado en su capacidad para trabajar con datos no estructurados y su menor dependencia de datos etiquetados.

• El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje supervisado que requiere datos etiquetados.

¿Cuáles son las arquitecturas más comunes en redes neuronales profundas?

• SVM

• CNN, RNN, LSTM, GAN, Transformers

• Decision Trees

• KNN

¿Qué papel juegan las funciones de activación en las redes neuronales?

• Las funciones de activación solo se utilizan en la capa de salida.

• Las funciones de activación son responsables de la inicialización de los pesos.

• Las funciones de activación eliminan la necesidad de datos de entrenamiento.

• Las funciones de activación permiten a las redes neuronales aprender patrones no lineales.