Test de aprendizaje profundo: evalúa tus conocimientos en IA avanzada

Question 1

Selecciona la característica fundamental que distingue al aprendizaje profundo de otras técnicas de aprendizaje automático:

Accepted Answer

Capacidad de aprender patrones complejos a través de múltiples capas de redes neuronales

Answer

Dependencia únicamente de datos etiquetados

Answer

Restricción al uso de algoritmos lineales

Answer

Énfasis exclusivo en la ingeniería de características

Question 2

¿Cuál de las siguientes arquitecturas de red neuronal se utiliza principalmente en el procesamiento de imágenes, incluyendo tareas como clasificación de imágenes y detección de objetos?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal transformadora (Transformer)

Answer

Red neuronal de memoria a largo plazo (LSTM)

Question 3

En una red neuronal LSTM, ¿qué componente es esencial para almacenar y acceder a información a lo largo del tiempo, permitiendo el procesamiento de secuencias?

Accepted Answer

Celda de memoria

Answer

Capa de entrada

Answer

Capa oculta

Answer

Capa de salida

Question 4

¿Cuál de las siguientes es una aplicación representativa del aprendizaje profundo en el campo de la visión artificial?

Accepted Answer

Detección y reconocimiento de objetos en imágenes y videos

Answer

Reconocimiento de voz para transcripción y control de dispositivos

Answer

Procesamiento del lenguaje natural para comprender y generar texto

Answer

Diagnóstico médico basado en imágenes médicas

Question 5

¿Qué técnica fundamental se utiliza en el entrenamiento de redes neuronales profundas para ajustar sus pesos y minimizar la función de pérdida?

Accepted Answer

Retropropagación

Answer

Clustering de datos

Answer

Segmentación de imágenes

Answer

Clasificación de datos

Question 6

En la arquitectura de una red neuronal profunda, ¿qué término se utiliza para referirse a la capa inicial que recibe los datos de entrada?

Accepted Answer

Capa de entrada

Answer

Capa oculta

Answer

Capa de salida

Answer

Capa convolucional

Question 7

¿Cuál de las siguientes funciones de activación es comúnmente utilizada en redes neuronales profundas debido a su eficiencia computacional y sus propiedades de no linealidad?

Accepted Answer

Función ReLU (Unidad Lineal Rectificada)

Answer

Función sigmoidea

Answer

Función polinomial

Answer

Función tangente hiperbólica

Question 8

En el contexto del aprendizaje profundo, ¿qué término describe un modelo que obtiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento pero un rendimiento deficiente en datos nuevos invisibles?

Accepted Answer

Sobreajuste

Answer

Generalización

Answer

Subajuste

Answer

Regularización

Question 9

¿Cuál de las siguientes es una técnica de regularización ampliamente utilizada para prevenir el sobreajuste en redes neuronales profundas?

Accepted Answer

Abandono

Answer

Validación cruzada

Answer

Aumento de datos

Answer

Normalización de datos

Question 10

¿Qué tipo de arquitectura de red neuronal es más adecuada para manejar datos secuenciales, como texto o secuencias temporales?

Accepted Answer

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Answer

Perceptrones multicapa

Answer

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Question 11

¿Qué algoritmo de optimización se utiliza principalmente para entrenar redes neuronales profundas, aprovechando la propagación hacia atrás para ajustar los pesos de la red y minimizar la función de pérdida?

Accepted Answer

Retropropagación

Answer

Optimización de enjambre de partículas

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Algoritmos genéticos

Question 12

¿Qué tipo de redes neuronales están diseñadas específicamente para procesar datos de imágenes, como píxeles, y extraer características espaciales?

Accepted Answer

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Answer

Autoencoders

Answer

Redes neuronales de propagación hacia adelante

Answer

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Question 13

¿Cuál de los siguientes es un problema común que surge en el aprendizaje profundo cuando una red neuronal aprende demasiado sobre el conjunto de datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización?

Accepted Answer

Sobreajuste

Answer

Alta dimensionalidad

Answer

Subajuste

Question 14

¿Qué técnica se utiliza para reducir el sobreajuste en las redes neuronales profundas al deshabilitar aleatoriamente neuronas durante el entrenamiento, forzando a la red a aprender características más robustas?

Accepted Answer

Abandono

Answer

Validación cruzada

Answer

Regularización L1

Answer

Regularización L2

Question 15

¿Cuál de las siguientes aplicaciones del aprendizaje profundo se centra en permitir que las computadoras reconozcan y clasifiquen objetos en imágenes?

Accepted Answer

Reconocimiento de objetos

Answer

Traducción automática

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Síntesis de voz

Question 16

¿Qué tipo de capa de red neuronal se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos y extraer características importantes mediante la combinación de valores adyacentes?

Accepted Answer

Capa de agrupación

Answer

Capa de activación

Answer

Capa de convolución

Answer

Capa de normalización

Question 17

¿Qué técnica permite aprovechar el conocimiento aprendido por una red neuronal entrenada para una tarea específica y aplicarlo a una nueva tarea relacionada, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para el entrenamiento?

Accepted Answer

Transferencia de aprendizaje

Answer

Entrenamiento desde cero

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Question 18

En el aprendizaje profundo, ¿cuál de las siguientes arquitecturas de red neuronal es comúnmente utilizada para procesar datos visuales?

Accepted Answer

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Answer

Regresión lineal

Answer

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Answer

Árboles de decisión

Question 19

¿Qué tipo de red neuronal es particularmente adecuada para tareas que implican la predicción de secuencias?

Accepted Answer

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Answer

Redes neuronales feedforward

Answer

Redes neuronales autocodificadoras

Question 20

En el contexto del aprendizaje profundo, ¿cuál es la unidad fundamental de procesamiento?

Accepted Answer

Neurona

Answer

Filtro

Answer

Capa

Answer

Grupo

Question 21

¿Qué función de activación es ampliamente utilizada en las neuronas del aprendizaje profundo para introducir no linealidad?

Accepted Answer

Unidad lineal rectificada (ReLU)

Answer

Función tanh

Answer

Función softmax

Answer

Función sigmoide

Question 22

En el entrenamiento de redes neuronales profundas, ¿qué algoritmo se utiliza típicamente para ajustar los pesos y sesgos de la red?

Accepted Answer

Propagación hacia atrás

Answer

Búsqueda de rejilla

Answer

Optimización por enjambre de partículas

Question 23

Comparado con los métodos de aprendizaje automático tradicionales, ¿qué ventaja clave ofrece el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Capacidad de aprender representaciones abstractas de los datos

Answer

Requiere menos datos de entrenamiento

Answer

No se ve afectado por el sobreajuste

Question 24

¿Cuál de las siguientes es una limitación potencial del aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Puede ser computacionalmente exigente

Answer

Es fácil de desplegar en entornos de producción

Answer

Siempre produce resultados precisos

Question 25

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Es un subcampo de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos.

Answer

Es una técnica de optimización que utiliza gradientes para minimizar la función de pérdida.

Answer

Es un tipo de aprendizaje automático que utiliza algoritmos de árboles de decisión.

Question 26

¿Qué tipo de arquitectura neuronal se emplea generalmente para tareas de reconocimiento de imágenes?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Máquina de vectores de soporte (SVM)

Answer

Árbol de decisión

Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Question 27

¿Qué tipo de red neuronal se utiliza para procesar secuencias de datos como texto o audio?

Accepted Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Máquina de vectores de soporte (SVM)

Answer

Árbol de decisión

Question 28

En el aprendizaje profundo, ¿cuál de las siguientes opciones NO es una arquitectura de red neuronal?

Accepted Answer

Regresión lineal

Answer

LSTM

Answer

CNN

Answer

RNN

Question 29

¿Qué tipo de red neuronal es ideal para procesar datos secuenciales, como texto o series temporales?

Accepted Answer

RNN (Red Neuronal Recurrente)

Answer

MLP (Perceptrón Multicapa)

Answer

CNN (Red Neuronal Convolucional)

Question 30

¿Cuál es la función principal de las capas convolucionales (CNN) en el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Extraer características relevantes de imágenes

Answer

Clasificar imágenes en diferentes categorías

Answer

Manejar y procesar secuencias de datos

Answer

Generar imágenes sintéticas o artificiales

Question 31

¿Cuál de las siguientes es una aplicación práctica del aprendizaje profundo en el sector de la salud?

Accepted Answer

Diagnóstico temprano de enfermedades

Answer

Reconocimiento facial para la seguridad

Answer

Conducción autónoma de vehículos

Answer

Procesamiento del lenguaje natural para chatbots

Question 32

¿Qué es una unidad de memoria a largo plazo (LSTM)?

Accepted Answer

Un tipo de red neuronal recurrente especializada en el manejo de información a largo plazo

Answer

Un tipo de red neuronal de avance que procesa datos de forma lineal

Answer

Un tipo de red neuronal generativa que crea nuevos datos

Answer

Un tipo de red neuronal convolucional que procesa datos de imágenes

Question 33

Un modelo de aprendizaje profundo entrenado para clasificar imágenes utiliza una arquitectura de CNN. ¿Cuál de las siguientes opciones NO es una característica común de las CNN?

Accepted Answer

Utilizan una capa recurrente para procesar secuencias de datos.

Answer

Emplean capas convolucionales para extraer características espaciales.

Answer

Utilizan capas de pooling para reducir la dimensionalidad.

Answer

Combinan capas convolucionales y de pooling para aprender características jerárquicas.

Question 34

¿Cuál de las siguientes arquitecturas de redes neuronales es más adecuada para procesar datos secuenciales, como el lenguaje natural o las series temporales?

Accepted Answer

RNN (Red Neuronal Recurrente)

Answer

MLP (Perceptrón Multicapa)

Answer

CNN (Red Neuronal Convolucional)

Answer

SVM (Máquina de Vectores de Soporte)

Question 35

En el contexto del aprendizaje profundo, ¿qué es la "backpropagation"?

Accepted Answer

Un algoritmo que calcula el gradiente de la función de pérdida y lo utiliza para actualizar los pesos de la red neuronal durante el entrenamiento.

Answer

Un método para visualizar la actividad de las neuronas en la red.

Answer

Una función que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales.

Answer

Una técnica para preprocesar los datos de entrada.

Question 36

Un modelo de aprendizaje profundo está sobreajustado cuando:

Accepted Answer

Obtiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento, pero un rendimiento deficiente en los datos de prueba.

Answer

Tiene una alta complejidad y capacidad para memorizar los datos de entrenamiento.

Answer

Se ha entrenado con demasiados datos y no puede generalizar a nuevos ejemplos.

Answer

No logra aprender las características relevantes de los datos.

Question 37

En una red neuronal recurrente (RNN), ¿qué función tiene la capa de memoria?

Accepted Answer

Almacena información de las entradas anteriores para influir en el procesamiento de las entradas actuales.

Answer

Procesa las entradas de forma independiente sin considerar el contexto.

Answer

Regula la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento.

Answer

Combina información de diferentes capas de la red.

Question 38

¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza para prevenir el desvanecimiento de gradientes en las redes neuronales recurrentes?

Accepted Answer

LSTM (Long Short-Term Memory)

Answer

Regularización L1

Answer

Dropout

Answer

Batch Normalization

Question 39

En un modelo de aprendizaje profundo, ¿qué es una función de pérdida?

Accepted Answer

Una función que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales.

Answer

Una función que transforma los datos de entrada en un formato adecuado para la red.

Answer

Una función que controla la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento.

Answer

Una función que determina la arquitectura de la red neuronal.

Question 40

La técnica de "transfer learning" en aprendizaje profundo se basa en:

Accepted Answer

Utilizar un modelo pre-entrenado en una tarea relacionada como punto de partida para una nueva tarea.

Answer

Combinar diferentes arquitecturas de redes neuronales para crear un modelo más potente.

Answer

Utilizar un conjunto de datos mucho más grande para entrenar un modelo más preciso.

Answer

Entrenar un modelo desde cero para una nueva tarea.

Question 41

Cuál de los siguientes NO es un desafío común en el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Falta de conjuntos de datos de entrenamiento.

Answer

Sobreajuste de los modelos.

Answer

Grandes requisitos de computación.

Answer

Interpretabilidad de los modelos.

Question 42

En un modelo de aprendizaje profundo, ¿para qué sirve una función de activación?

Accepted Answer

Introduce no linealidad en el modelo, permitiendo aprender relaciones complejas entre las entradas y las salidas.

Answer

Inicia los pesos de la red aleatoriamente.

Answer

Calcula el error del modelo en función de las predicciones y los valores reales.

Question 43

En el contexto del aprendizaje profundo, ¿qué significa el término 'sobreajuste'?

Accepted Answer

Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde la capacidad de generalizar a nuevos datos.

Answer

Cuando un modelo no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento.

Question 44

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son particularmente efectivas para qué tarea:

Accepted Answer

Procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones visuales.

Answer

Procesamiento de secuencias de datos, como el análisis de texto.

Answer

Aprendizaje de reglas lógicas y simbólicas.

Question 45

¿Cuál es la principal diferencia entre una red neuronal recurrente (RNN) y una red neuronal de memoria a largo plazo (LSTM)?

Accepted Answer

Las LSTM tienen un mecanismo de puertas que les permite recordar información a largo plazo, mientras que las RNN pueden tener dificultades para recordar información a través de secuencias largas.

Answer

Las RNN son más eficientes computacionalmente que las LSTM.

Question 46

En el aprendizaje profundo, ¿qué es el concepto de 'representación'?

Accepted Answer

Un conjunto de características aprendidas por el modelo para representar los datos de entrada de manera significativa.

Answer

Un conjunto de parámetros que se optimizan durante el entrenamiento.

Question 47

El aprendizaje por transferencia es una técnica que:

Accepted Answer

Utiliza un modelo previamente entrenado en una tarea para resolver otra tarea similar, aprovechando el conocimiento adquirido.

Answer

Divide el problema de aprendizaje en subtareas más pequeñas y fáciles de resolver.

Question 48

El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo de optimización utilizado en el aprendizaje profundo. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre SGD es correcta?

Accepted Answer

SGD actualiza los parámetros del modelo utilizando el gradiente calculado sobre un lote pequeño de datos.

Answer

SGD utiliza el gradiente calculado sobre todos los datos de entrenamiento en cada paso de actualización.

Question 49

¿Cuál de las siguientes afirmaciones resume mejor el concepto de aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Un subcampo de la inteligencia artificial que emplea redes neuronales con varias capas para aprender representaciones complejas de los datos.

Answer

Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que depende de reglas predefinidas por expertos en la materia.

Question 50

¿Qué arquitectura de red neuronal es la más adecuada para el procesamiento de datos secuenciales como el lenguaje natural?

Accepted Answer

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Answer

Redes neuronales artificiales (ANN)

Answer

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Answer

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Question 51

¿Qué problema abordan las unidades de memoria a largo plazo (LSTM) en las RNN?

Accepted Answer

El problema del gradiente de desvanecimiento en secuencias largas.

Answer

La incapacidad de procesar datos con ruido.

Answer

La dificultad de identificar patrones no lineales.

Question 52

¿Cuál de las siguientes aplicaciones NO es común en el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Administración de bases de datos relacionales.

Answer

Detección de fraude en transacciones financieras.

Answer

Traducción automática de idiomas.

Answer

Reconocimiento de voz e imagen.

Question 53

¿Qué se entiende por 'sobreajuste' en el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

El modelo memoriza demasiado los datos de entrenamiento, lo que perjudica su capacidad de generalización a datos nuevos.

Answer

El modelo es demasiado simple para capturar la complejidad de los datos.

Question 54

¿Cuál es la función principal de una función de activación en una red neuronal?

Accepted Answer

Introduce no linealidades en la red, permitiendo el aprendizaje de relaciones complejas.

Answer

Almacena el estado interno de la neurona y lo propaga a la siguiente capa.

Answer

Ajusta los pesos de las conexiones entre neuronas durante el entrenamiento.

Question 55

¿Para qué se utilizan las capas convolucionales en una CNN?

Accepted Answer

Extraer características espaciales de los datos, como bordes y texturas en imágenes.

Answer

Procesar secuencias de datos manteniendo un estado interno.

Answer

Clasificar datos en distintas categorías basándose en características aprendidas.

Question 56

¿Cuál es el objetivo principal del algoritmo de retropropagación en el entrenamiento de redes neuronales?

Accepted Answer

Ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error entre las predicciones del modelo y los valores reales.

Answer

Inicializar los pesos de la red con valores aleatorios antes del entrenamiento.

Question 57

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado en el aprendizaje profundo?

Accepted Answer

El aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados para el entrenamiento, mientras que el aprendizaje no supervisado puede aprender patrones a partir de datos sin etiquetar.

Answer

El aprendizaje supervisado se utiliza para tareas de clasificación, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para tareas de regresión.

Question 58

¿Qué herramienta de software es ampliamente utilizada para desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo?

Accepted Answer

TensorFlow

Answer

Microsoft Word

Answer

MySQL