HT - 05 Define el concepto de Machine Learning

¿Qué es el Machine Learning?

• Un lenguaje de programación nuevo

• Un tipo de robot autónomo

• Un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender

• Una base de datos relacional

¿Cuál es el objetivo principal del Machine Learning?

• Optimizar redes sociales

• Crear nuevos lenguajes

• Aprender y hacer predicciones basadas en datos

• Generar videojuegos

¿Con qué se compara el Machine Learning en el documento?

• Con inteligencia natural

• Con programación tradicional

• Con redes neuronales

• Con ciberseguridad

¿Qué afirmación hizo Arthur Samuel sobre el Machine Learning?

• Es útil solo para juegos

• Las computadoras no pueden aprender

• Las máquinas aprenden sin ser programadas explícitamente

• Solo funciona en supercomputadoras

En el ejemplo dado, ¿qué representa la “Tarea (T)”?

• Número de errores

• Clasificar correos como spam o no spam

• Configurar el servidor

• Calcular velocidad de internet

¿Qué representa la “Experiencia (E)” en el ejemplo?

• Conocimiento humano

• Registros médicos

• Correos electrónicos ya clasificados

• Videos de entrenamiento

¿Qué representa la “Medida de rendimiento (P)” en el ejemplo?

• Precisión del clasificador

• Velocidad de la red

• Memoria utilizada

• Tamaño del archivo

¿Qué elemento inicia el flujo del algoritmo de Machine Learning?

• Salida

• Hipótesis

• Datos de entrenamiento

• Interfaz de usuario

¿Qué define al algoritmo de aprendizaje?

• La capacidad de navegar por internet

• La forma en que aprende el modelo

• El número de usuarios

• El sistema operativo

¿Qué son las variables de entrada?

• Los resultados finales

• Los datos que alimentan el modelo

• Las etiquetas

• Las bases de datos