Reconocimiento de patrones: Test interactivo para Procesamiento de Imágenes

Question 1

El **aprendizaje automático supervisado** implica:

Accepted Answer

Utilizar pares de datos etiquetados para entrenar modelos

Answer

Permitir que un modelo aprenda sin intervención humana

Answer

Descubrir patrones ocultos utilizando datos no etiquetados

Question 2

Un ejemplo de técnica de reconocimiento de patrones basada en el análisis estadístico es:

Accepted Answer

Análisis discriminante

Answer

Agrupamiento jerárquico

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Redes neuronales convolucionales

Question 3

El algoritmo **k-Means** es un ejemplo de técnica de agrupamiento:

Accepted Answer

No supervisado

Answer

Reforzado

Answer

Supervisado

Answer

Semisupervisado

Question 4

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza para evaluar la eficiencia de los modelos de reconocimiento de patrones?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Desviación estándar

Answer

Varianza

Answer

Media

Question 5

Un modelo de red neuronal se puede entrenar utilizando:

Accepted Answer

Retropropagación

Answer

Regresión lineal

Answer

Análisis discriminante

Answer

Agrupamiento k-Means

Question 6

El **submuestreo** es una técnica empleada para:

Accepted Answer

Mitigar el sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático

Answer

Aumentar el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento

Answer

Mejorar significativamente la precisión del modelo

Question 7

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la **validación cruzada** es correcta?

Accepted Answer

Ayuda a estimar el rendimiento de un modelo en datos no vistos

Answer

Es simplemente una forma de aumentar el tamaño del conjunto de datos

Answer

Garantiza que un modelo no sufrirá sobreajuste

Question 8

El **sobreajuste** en los modelos de aprendizaje automático se puede identificar mediante:

Accepted Answer

Una gran diferencia entre el rendimiento del entrenamiento y el de la prueba

Answer

Bajo error en el conjunto de prueba

Answer

Alta precisión en el conjunto de entrenamiento

Question 9

¿Qué técnica de aprendizaje automático supervisado se utiliza para clasificar imágenes médicas según la presencia o ausencia de una anomalía?

Accepted Answer

Clasificación

Answer

Agrupamiento

Answer

Reducción de dimensionalidad

Answer

Regresión

Question 10

¿Qué tipo de red neuronal se utiliza comúnmente para el reconocimiento de patrones en imágenes?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal perceptrón multicapa (MLP)

Answer

Red neuronal autocodificadora (AE)

Question 11

¿Qué método de reducción de dimensionalidad se utiliza para proyectar datos de alta dimensión en un espacio de menor dimensión?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales (PCA)

Answer

Análisis de varianza (ANOVA)

Answer

Regresión logística

Answer

Análisis discriminante lineal (LDA)

Question 12

¿Qué ventaja ofrecen los modelos de reconocimiento de patrones sobre los métodos tradicionales de análisis de imágenes?

Accepted Answer

Aprendizaje automático

Answer

Optimización de parámetros

Answer

Visualización interactiva

Answer

Procesamiento paralelo

Question 13

¿Cuál de las siguientes técnicas NO es un enfoque de aprendizaje automático no supervisado?

Accepted Answer

Clasificación

Answer

Detección de anomalías

Answer

Reducción de dimensionalidad

Answer

Agrupamiento

Question 14

En el contexto del reconocimiento de patrones, ¿qué fase implica la configuración óptima de los parámetros del modelo utilizando datos etiquetados?

Accepted Answer

Entrenamiento

Answer

Prueba

Answer

Evaluación

Question 15

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de una aplicación de reconocimiento de patrones en el procesamiento de imágenes médicas?

Accepted Answer

Segmentación de estructuras anatómicas

Answer

Reconocimiento del habla

Answer

Detección de fraude

Answer

Análisis financiero

Question 16

Al evaluar el rendimiento de un algoritmo de reconocimiento de patrones, ¿qué medida cuantifica la proporción de predicciones correctas sobre el conjunto total de datos?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad

Answer

Valor predictivo positivo

Answer

Especificidad

Question 17

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué término describe la capacidad de un modelo para realizar predicciones precisas en datos que no se utilizaron durante su entrenamiento?

Accepted Answer

Generalización

Answer

Especialización

Answer

Sobreajuste

Question 18

Para entrenar eficazmente un algoritmo de reconocimiento de patrones, ¿qué tipo de datos suele ser esencial?

Accepted Answer

Datos etiquetados

Answer

Datos sintéticos

Answer

Datos no etiquetados

Answer

Datos de transmisión en tiempo real

Question 19

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático puede identificar patrones y estructuras en datos sin utilizar datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje automático no supervisado

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje automático supervisado

Question 20

¿Qué tipo de técnica de aprendizaje automático es supervisada, lo que significa que se entrena con datos etiquetados?

Accepted Answer

Máquinas de soporte vectorial

Answer

Agrupamiento jerárquico

Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Reducción de dimensionalidad

Question 21

¿Cuál de los siguientes algoritmos es un ejemplo de agrupamiento jerárquico, un algoritmo que organiza datos en una estructura jerárquica?

Accepted Answer

Algoritmo de Ward

Answer

K-means

Answer

Máquinas de soporte vectorial

Answer

Redes neuronales convolucionales

Question 22

¿Qué técnica de reducción de dimensionalidad, que reduce la complejidad de los datos, se utiliza a menudo para visualizar datos de alta dimensión en conjuntos de datos más manejables?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Máquinas de soporte vectorial

Answer

Agrupamiento jerárquico

Answer

Detección de objetos

Question 23

¿Cuál de los siguientes es un beneficio potencial del reconocimiento de patrones en el procesamiento de imágenes médicas, ya que ayuda en la interpretación y el análisis de imágenes?

Accepted Answer

Mejora de la precisión diagnóstica

Answer

Reducción del tiempo de procesamiento

Answer

Disminución de la complejidad computacional

Answer

Mejora de la calidad de la imagen

Question 24

¿Qué tipo de reconocimiento de patrones implica asignar etiquetas a datos de entrada, predecir su pertenencia a diferentes categorías basándose en modelos de probabilidad?

Accepted Answer

Clasificación

Answer

Agrupamiento

Answer

Detección de objetos

Answer

Segmentación

Question 25

¿Cuál de los siguientes algoritmos es conocido por su capacidad para detectar bordes y características distintivas en imágenes, utilizándose ampliamente en aplicaciones de visión artificial?

Accepted Answer

Detector de Canny

Answer

Detector de Sobel

Answer

Detector de Harris

Answer

Detector de Hough

Question 26

¿Qué métrica común se utiliza para evaluar el rendimiento de los algoritmos de reconocimiento de patrones, que mide la proporción de predicciones correctas entre todas las predicciones?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Especificidad

Answer

Valor predictivo positivo

Answer

Sensibilidad

Question 27

¿Qué consideración ética es crucial al aplicar el reconocimiento de patrones en el procesamiento de imágenes médicas, ya que implica el manejo de información sensible del paciente?

Accepted Answer

Privacidad del paciente

Answer

Escalabilidad

Answer

Coste de implementación

Answer

Requisitos computacionales

Question 28

¿Qué técnica de aprendizaje profundo, caracterizada por sus múltiples capas de procesamiento, se ha convertido en una herramienta poderosa para el reconocimiento de patrones en imágenes médicas?

Accepted Answer

Redes neuronales convolucionales

Answer

Bosques aleatorios

Answer

K-vecinos más cercanos

Answer

Máquinas de soporte vectorial