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5 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 20 pts

¿Qué caracteriza al aprendizaje estructurado en inteligencia artificial?

Utiliza datos etiquetados para entrenar modelos.

No requiere datos etiquetados, solo datos sin procesar.

c) Se basa en la interacción con un entorno para maximizar recompensas.

d) No utiliza datos en absoluto, solo reglas predefinidas.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 20 pts

¿Cuál es un ejemplo típico de aprendizaje no estructurado?

a) Clasificación de correos electrónicos como spam o no spam

b) Agrupamiento de clientes según sus patrones de compra.

c) Entrenamiento de un robot para jugar ajedrez.

d) Predicción de precios de viviendas basándose en datos históricos.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 20 pts

¿Qué técnica se utiliza comúnmente en el aprendizaje por refuerzo?

a) Redes neuronales convolucionales.

b) Algoritmos de agrupamiento como k-means.

c) Métodos de prueba y error para maximizar recompensas.

d) Regresión lineal para predecir valores continuos.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 20 pts

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre el aprendizaje estructurado?

a) Es ideal para tareas como el agrupamiento y la reducción de dimensionalidad.

b) Requiere datos etiquetados para entrenar modelos.

c) No utiliza recompensas ni penalizaciones para aprender.

d) Se basa únicamente en datos sin procesar y no etiquetados.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 20 pts

¿Qué define al aprendizaje por refuerzo en comparación con otros tipos de aprendizaje?

a) Se basa en datos etiquetados para entrenar modelos.

b) No requiere datos etiquetados ni recompensas.

c) El agente aprende interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones.

d) Se utiliza exclusivamente para tareas de clasificación.

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