Aprendizaje automático: Conceptos, algoritmos y aplicaciones

Question 1

¿Cuál de los siguientes es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático supervisado que predice valores continuos?

Accepted Answer

Regresión

Answer

Clustering

Answer

Red neuronal

Answer

Árbol de decisión

Question 2

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza para evaluar la capacidad de un clasificador de aprendizaje automático para identificar correctamente los elementos positivos (sensibilidad)?

Accepted Answer

Sensibilidad

Answer

Precisión

Answer

Puntaje F1

Answer

Pérdida de entropía cruzada

Question 3

¿Cuál de las siguientes aplicaciones del aprendizaje automático ha tenido un impacto significativo en el diagnóstico del cáncer?

Accepted Answer

Medicina personalizada

Answer

Reconocimiento de imágenes

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Predicción de series temporales

Question 4

¿Cuál de las siguientes técnicas de aprendizaje no supervisado se utiliza para identificar patrones ocultos en datos sin etiquetar?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Regresión

Answer

Clasificación

Answer

Búsqueda

Question 5

¿Cuál de los siguientes es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que no necesita datos etiquetados?

Accepted Answer

K-medias

Answer

Regresión lineal

Answer

Árboles de decisión

Answer

Redes neuronales

Question 6

Ordena los siguientes pasos para entrenar un modelo de aprendizaje automático:

Accepted Answer

Selección de características

Accepted Answer

Preparación de datos

Accepted Answer

Sintonización de hiperparámetros

Accepted Answer

Entrenamiento del modelo

Question 7

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo con datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 8

En el aprendizaje no supervisado, ¿cuál es el objetivo principal del algoritmo?

Accepted Answer

Encontrar patrones y estructuras ocultas en los datos.

Answer

Predecir el valor de una variable objetivo.

Answer

Encontrar la secuencia de acciones óptima para maximizar una recompensa.

Question 9

¿Qué técnica de aprendizaje automático se utiliza para entrenar robots o agentes de software?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 10

En el aprendizaje automático, ¿qué término se refiere al conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo?

Accepted Answer

Conjunto de entrenamiento

Answer

Conjunto de prueba

Answer

Conjunto de validación

Question 11

Indica el lenguaje de programación más utilizado para el aprendizaje automático.

Accepted Answer

Python

Answer

Java

Answer

C++

Question 12

¿Cuál es el objetivo primordial del aprendizaje por refuerzo?

Accepted Answer

Entrenar un agente para adoptar la acción que maximice la recompensa acumulativa a largo plazo.

Answer

Agrupar datos sin etiquetar en clústeres distintos.

Answer

Predecir el valor de una variable de salida en función de variables de entrada.

Answer

Detectar anomalías o patrones inusuales en los datos.

Question 13

¿Qué técnica se usa generalmente para evaluar la eficacia de un algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Validación cruzada

Answer

Regresión lineal

Answer

Clustering jerárquico

Answer

Aprendizaje profundo

Question 14

¿En qué campo se aplica principalmente el aprendizaje automático para pronosticar la probabilidad de eventos futuros?

Accepted Answer

Finanzas

Answer

Medicina

Answer

Marketing

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Question 15

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo con datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje semi-supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Question 16

¿Cuál es un beneficio clave del aprendizaje automático en comparación con los enfoques de programación tradicionales?

Accepted Answer

Capacidad para aprender de los datos y mejorar iterativamente.

Answer

Eliminación de la necesidad de supervisión humana.

Answer

Reducción de los costos de desarrollo.

Answer

Precisión superior en todas las tareas.

Question 17

¿Qué algoritmo de aprendizaje no supervisado se utiliza comúnmente para reducir la dimensionalidad de los datos?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Regresión logística

Answer

Árbol de decisión

Answer

Máquina de vectores de soporte

Question 18

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el aprendizaje profundo es incorrecta?

Accepted Answer

Es inherentemente la mejor opción para cualquier problema de aprendizaje automático.

Answer

Emplea redes neuronales con capas múltiples.

Answer

Requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento.

Answer

Puede realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes.

Question 19

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje NO utiliza datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje profundo

Question 20

¿Cuál de las siguientes métricas mide la proporción de predicciones positivas correctas en un algoritmo de clasificación?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad

Answer

Especificidad

Answer

F1-score

Question 21

¿Cuál es el propósito principal de emplear árboles de decisión en tareas de clasificación?

Accepted Answer

Dividir los datos en grupos similares

Answer

Hallar patrones complejos en los datos

Answer

Identificar características clave para la clasificación

Answer

Realizar predicciones de probabilidad para las etiquetas de clase

Question 22

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático clasifica los datos en categorías predefinidas?

Accepted Answer

Algoritmos de clasificación

Answer

Algoritmos de agrupamiento

Answer

Algoritmos de regresión

Answer

Algoritmos de recomendación

Question 23

En el aprendizaje supervisado, ¿cuál es el propósito de los datos etiquetados?

Accepted Answer

Guiar al modelo para hacer predicciones correctas

Answer

Entrenar al modelo sobre patrones en los datos

Answer

Evaluar el rendimiento del modelo

Answer

Generar nuevos datos

Question 24

¿Qué métrica mide la diferencia entre las predicciones y los valores reales en los algoritmos de regresión?

Accepted Answer

Error cuadrático medio

Answer

Precisión

Answer

Exactitud

Answer

Curva ROC

Question 25

¿Qué proceso implica optimizar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento?

Accepted Answer

Entrenamiento

Answer

Prueba

Answer

Implementación

Answer

Evaluación

Question 26

¿Cuál de los siguientes **no** es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Reglas basadas

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 27

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático aprende a partir de datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje activo

Question 28

¿Qué técnica de aprendizaje automático se utiliza para agrupar datos similares en clústeres?

Accepted Answer

Aprendizaje por clúster

Answer

Aprendizaje por regresión

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje por clasificación

Question 29

¿En qué campo se utiliza el aprendizaje automático para predecir patrones climáticos?

Accepted Answer

Meteorología

Answer

Finanzas

Answer

Transporte

Answer

Medicina

Question 30

¿Cuál de las siguientes es una ventaja del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Automatización de tareas repetitivas

Answer

Alta complejidad

Answer

Falta de transparencia

Answer

Sesgo inherente

Question 31

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica que un agente interactúe con su entorno para aprender?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Question 32

¿Cuál de los siguientes es un desafío ético en el aprendizaje automático?

Accepted Answer

Privacidad y uso responsable de los datos

Answer

Bajo costo

Answer

Alta precisión

Answer

Fácil implementación

Question 33

¿Qué técnica de aprendizaje automático se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos, conservando la información más relevante?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Regresión lineal

Answer

Máquinas de soporte vectorial

Question 34

¿Qué tipo de aprendizaje automático permite a las máquinas aprender nuevas tareas utilizando conocimientos adquiridos previamente en tareas relacionadas?

Accepted Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Question 35

El proceso por el cual un algoritmo de aprendizaje automático aprende de los datos sin ser programado explícitamente se conoce como:

Accepted Answer

Aprendizaje inductivo

Answer

Aprendizaje deductivo

Answer

Aprendizaje por ensayo y error

Answer

Aprendizaje basado en reglas

Question 36

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza principalmente para evaluar la precisión de un algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad (Recall)

Answer

Valor-F

Answer

Especificidad

Question 37

En el campo de las finanzas, ¿cuál es una aplicación común del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Detección de fraude

Answer

Marketing

Answer

Ingeniería

Answer

Atención sanitaria

Question 38

¿Cuál de las siguientes opciones NO es una ventaja del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Elimina completamente la necesidad de expertos humanos

Answer

Identifica patrones ocultos en los datos

Answer

Mejora la toma de decisiones

Answer

Automatiza tareas repetitivas

Question 39

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo para tomar acciones basadas en recompensas?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje semi-supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 40

¿Cuál de los siguientes NO es un tipo común de algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Búsqueda binaria

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Question 41

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo con datos etiquetados y utilizar ese modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 42

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué es un conjunto de datos de validación?

Accepted Answer

Un conjunto de datos separado del conjunto de datos de entrenamiento, que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo en datos no vistos durante el entrenamiento.

Answer

Un conjunto de datos que se utiliza para probar el modelo final.

Answer

Un conjunto de datos que se utiliza para generar características para el modelo.

Question 43

¿Cuál de las siguientes métricas NO se utiliza habitualmente para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Presión arterial sistólica

Answer

Recall

Answer

Precisión

Answer

F1-score

Question 44

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué es la sobrecarga?

Accepted Answer

Un fenómeno en el que un modelo tiene un rendimiento deficiente en datos no vistos debido a un entrenamiento excesivo con el conjunto de datos de entrenamiento.

Answer

Un fenómeno en el que un modelo tiene un rendimiento deficiente en datos no vistos debido a un entrenamiento insuficiente con el conjunto de datos de entrenamiento.

Question 45

¿Cuál de los siguientes es un desafío ético asociado con el aprendizaje automático?

Accepted Answer

Sesgo en los algoritmos

Answer

Costes computacionales

Answer

Falta de datos

Answer

Interpretabilidad del modelo

Question 46

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué es el aprendizaje automático profundo?

Accepted Answer

Un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas.

Answer

Un subcampo del aprendizaje automático que utiliza algoritmos de aprendizaje supervisados.

Question 47

¿Cuál de las opciones NO es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Algoritmo de búsqueda de rutas

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 48

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica que la máquina aprenda a partir de datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 49

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aplicación del aprendizaje automático en el mundo real?

Accepted Answer

Sistemas de recomendación en plataformas de compras en línea

Answer

Creación de poemas

Answer

Diseño de puentes

Answer

Resolución numérica de ecuaciones complejas

Question 50

¿Qué concepto del aprendizaje automático se refiere a la capacidad de una máquina para realizar predicciones acertadas en datos nuevos?

Accepted Answer

Generalización

Answer

Subajuste

Answer

Especialización

Answer

Sobreajuste

Question 51

¿Qué técnica se utiliza para evaluar la precisión de un modelo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Validación cruzada

Answer

Regresión lineal

Answer

Máquina de vectores de soporte

Answer

Árbol de decisión

Question 52

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el aprendizaje por refuerzo es correcta?

Accepted Answer

Implica un entorno interactivo donde la máquina aprende mediante ensayo y error.

Answer

Requiere datos etiquetados para entrenar el modelo.

Answer

Siempre conduce a soluciones óptimas.

Question 53

¿Qué tipo de red neuronal se destaca en el reconocimiento de imágenes?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal autoorganizada (SOM)

Answer

Red neuronal de retropropagación

Question 54

¿Cuál de los siguientes es un principio ético clave a considerar al aplicar el aprendizaje automático?

Accepted Answer

Justicia y equidad

Answer

Precisión y exactitud

Answer

Velocidad y eficiencia

Answer

Escalabilidad y extensibilidad

Question 55

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Hacer que las máquinas tomen decisiones basadas en datos sin una programación explícita.

Answer

Eliminar completamente la intervención humana en la resolución de problemas.

Answer

Sustituir a los humanos en todas las tareas