prueba3333

Question 1

el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia emocional para proporcionar a los sistemas la capacidad de aprender  y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?

Accepted Answer

f

Answer

v

Question 2

de los siguientes cuales no corresponden a tipos de aprendizaje automatico

Accepted Answer

aprendizaje forzado,  aprendizaje semi-automatico

Answer

aprendizaje por refuerzo

Answer

aprendizaje automatico

Answer

aprendizaje no supervisado

Question 3

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado (clasificacion ) Aprendizaje no supervisado (clustering)

Answer

Aprendizaje no supervisado (clustering, validacion cruzada

Answer

Aprendizaje supervisado (clasificacion  y boostrap

Answer

Aprendizaje no supervisado (clustering, clasificacion

Question 4

verdadero o falso
El aprendizaje no supervisado  necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

Accepted Answer

f

Answer

v

Question 5

Una con linea lo correcto

Accepted Answer

modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)

Answer

modelo de clasificacion(Producen cmo salida un valor entero), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)

Question 6

Una con linea lo correcto

Accepted Answer

metricas (Accuracy, AUC, Recall, ROC)

Answer

metricas(Accuracy)

Question 7

Verdadero o falso 
Un ejemplo donde se aplica el aprendizaje por refuerzo son los sistemas de navegacion de tesla?

Accepted Answer

v

Answer

f

Question 8

S o no 
El aprendizaje supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

Accepted Answer

no

Answer

si

Question 9

verdadero o falso, uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comporta  el modelo, una vez puesto en produccion

Accepted Answer

v

Answer

f

Question 10

verdadero o falso 
un principio basico de la configuracion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento

Accepted Answer

f

Answer

v

Question 11

el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender  y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?

Accepted Answer

v

Answer

f

Question 12

de los siguientes cuales corresponden a tipos de aprendizaje automatico

Accepted Answer

refuerzo, no supervisado

Answer

forzado

Answer

semi-automatico

Question 13

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

Accepted Answer

ninguno

Answer

Aprendizaje supervisado (categorizacion) Aprendizaje no supervisado (custering)

Answer

Aprendizaje supervisado (categorizacion, boostrap) Aprendizaje no supervisado (custering)

Question 14

El aprendizaje supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

Accepted Answer

v

Answer

f

Question 15

una con linea

Accepted Answer

modelo de clasificacion(Distinguir si un correo es spam o no), modelo de regresion(Predecir la temperatura en dias posteriores)

Answer

modelo de clasificacion(producen como salida un valor entero), modelo de regresion(Predecir ventas de helado en 1 dia)

Question 16

una con linea

Accepted Answer

modelo (acurracy, AUC)

Answer

modelo ( RReac, accuracy, AUC, recal)

Answer

modelo(AUC)

Question 17

v o f
un ejemplo donde se aplique el aprendizaje por refuerzo son los clasificadores binarios?

Accepted Answer

f

Answer

v

Question 18

si o no
El aprendizaje no supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

Accepted Answer

no

Answer

si

Question 19

uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comportara el modelo, una vez puesto en publico

Accepted Answer

f

Answer

v

Question 20

un principio basico de la evaluacion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento

Accepted Answer

f

Answer

v

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de los siguientes cuales no corresponden a tipos de aprendizaje automatico

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

verdadero o falso El aprendizaje no supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

Una con linea lo correcto

Una con linea lo correcto

Verdadero o falso Un ejemplo donde se aplica el aprendizaje por refuerzo son los sistemas de navegacion de tesla?

S o no El aprendizaje supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

verdadero o falso, uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comporta el modelo, una vez puesto en produccion

verdadero o falso un principio basico de la configuracion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento

el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?

de los siguientes cuales corresponden a tipos de aprendizaje automatico

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

El aprendizaje supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

una con linea

una con linea

v o f un ejemplo donde se aplique el aprendizaje por refuerzo son los clasificadores binarios?

si o no El aprendizaje no supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comportara el modelo, una vez puesto en publico

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de los siguientes cuales no corresponden a tipos de aprendizaje automatico

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

verdadero o falso El aprendizaje no supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

Una con linea lo correcto

Una con linea lo correcto

Verdadero o falso Un ejemplo donde se aplica el aprendizaje por refuerzo son los sistemas de navegacion de tesla?

S o no El aprendizaje supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

verdadero o falso, uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comporta el modelo, una vez puesto en produccion

verdadero o falso un principio basico de la configuracion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento

el machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automatica a partir de la experiencia?

de los siguientes cuales corresponden a tipos de aprendizaje automatico

una con linea cada tipo de aprendizaje al que corresponde

El aprendizaje supervisado necesita conjuntos de datos etiquetados, es decir, le decimos al modelo que es lo que quiere que aprenda

una con linea

una con linea

v o f un ejemplo donde se aplique el aprendizaje por refuerzo son los clasificadores binarios?

si o no El aprendizaje no supervisado da soluciones cuando no se cuenta con un conjunto de datos completamente etiquetados

uno de los fines de evaluar un modelo es estimar como se comportara el modelo, una vez puesto en publico

un principio basico de la evaluacion de modelos es que se aprendan con el conjunto de prueba y se evalué con el conjunto de entrenamiento

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