Introducción al Machine Learning: Cuestionarios y Ejercicios Interactivos

Question 1

¿Cuáles son los tres tipos principales de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Answer

Profundo, de árbol de decisión y bayesiano.

Answer

Simbólico, conectivo e inductivo.

Answer

Redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y lógica difusa.

Question 2

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

Accepted Answer

Agrupamiento jerárquico

Answer

Regresión lineal

Answer

Árbol de decisiones

Answer

K vecinos más cercanos

Question 3

Explica el concepto de sobreajuste en el aprendizaje automático.

Accepted Answer

Cuando un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y no puede generalizar a nuevos datos.

Answer

Cuando un modelo no es lo suficientemente complejo para capturar los patrones en los datos.

Answer

Cuando un modelo aprende información irrelevante de los datos de entrenamiento.

Answer

Cuando un modelo es demasiado simple y no puede aprender las características importantes de los datos.

Question 4

Describe el papel de los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático.

Accepted Answer

Los datos de entrenamiento proporcionan ejemplos para que el modelo aprenda.

Answer

Los datos de entrenamiento son irrelevantes para el rendimiento del modelo.

Answer

Los datos de entrenamiento deben ser perfectos para que el modelo aprenda correctamente.

Answer

Los datos de entrenamiento no afectan al rendimiento del modelo.

Question 5

¿Qué es la ética en el aprendizaje automático y por qué es importante?

Accepted Answer

El conjunto de principios que guían el desarrollo y el uso responsable del aprendizaje automático.

Answer

Un método para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Answer

Un proceso para garantizar que los modelos de aprendizaje automático no sean sesgados.

Answer

Una forma de evitar el sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático.

Question 6

El aprendizaje automático, un subcampo de la inteligencia artificial, se centra principalmente en:

Accepted Answer

Capacitar a los ordenadores para que aprendan de los datos sin una programación explícita

Answer

Permitir que los ordenadores comprendan el lenguaje humano

Answer

Diseñar algoritmos para abordar problemas complejos

Answer

Imitar el comportamiento humano en los ordenadores

Question 7

Entre los siguientes, ¿cuál NO es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Programación evolutiva

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 8

¿Qué característica define al aprendizaje supervisado?

Accepted Answer

Empleo de datos de entrada y salida etiquetados

Answer

Ausencia de datos de salida etiquetados

Answer

Necesidad de una función de recompensa definida

Answer

Capacidad para aprender de entornos cambiantes

Question 9

El sobreajuste se produce cuando:

Accepted Answer

El modelo de aprendizaje automático se adapta en exceso a los datos de entrenamiento

Answer

El modelo de aprendizaje automático no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento

Answer

El modelo de aprendizaje automático es demasiado complejo

Answer

El modelo de aprendizaje automático tiene muy pocos datos de entrenamiento

Question 10

En el aprendizaje automático, ¿qué término describe el proceso de transformar datos en bruto en un formato utilizable para los modelos?

Accepted Answer

Preprocesamiento de datos

Answer

Posprocesamiento de datos

Answer

Preparación de datos

Answer

Limpieza de datos

Question 11

¿Cuál de las siguientes afirmaciones define con mayor precisión el aprendizaje automático?

Accepted Answer

La capacidad de los sistemas informáticos para aprender de los datos sin programación explícita

Answer

El proceso de recopilar y analizar datos para obtener información

Answer

La tarea de escribir código para que las computadoras realicen tareas

Question 12

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

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 13

¿Qué métrica se utiliza típicamente para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático en tareas de regresión?

Accepted Answer

Error cuadrático medio

Answer

F1-score

Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad

Question 14

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica aprender mediante la interacción con un entorno?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 15

¿Qué técnica se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos en el aprendizaje automático?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Normalización

Answer

Escalado

Answer

Discretización

Question 16

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

Accepted Answer

Elimina la necesidad de intervención humana

Answer

Automatiza tareas complejas

Answer

Mejora la precisión y eficiencia

Answer

Proporciona información valiosa

Question 17

¿Cuál de los siguientes algoritmos se utiliza para **clasificación** en aprendizaje automático?

Accepted Answer

Árboles de decisión

Answer

Regresión lineal

Answer

Clustering jerárquico

Question 18

El objetivo principal del aprendizaje automático no supervisado es:

Accepted Answer

Descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos

Answer

Predecir valores de salida basada en datos de entrada

Answer

Ajustar un modelo a un conjunto de datos etiquetados

Question 19

¿Cuál de las siguientes técnicas de regularización se utiliza habitualmente para prevenir el sobreajuste?

Accepted Answer

Abandono

Answer

Transformación de características

Answer

Normalización

Answer

Discretización

Question 20

Cuando un modelo de aprendizaje automático se entrena con datos sesgados, ¿qué efecto tiene sobre las predicciones del modelo?

Accepted Answer

También serán sesgadas

Answer

Serán más precisas

Answer

No tendrán ningún efecto

Answer

Serán aleatorias

Question 21

¿Cuál es la principal ventaja de utilizar el aprendizaje automático en lugar de los métodos de programación tradicionales?

Accepted Answer

Capacidad de aprender a partir de datos sin programación explícita

Answer

Mayor eficiencia y velocidad

Answer

Menor coste de desarrollo

Question 22

¿Cuál de los siguientes conjuntos de datos es más adecuado para el aprendizaje automático supervisado?

Accepted Answer

Conjunto de datos etiquetado

Answer

Conjunto de datos no etiquetado

Answer

Conjunto de datos desequilibrado

Answer

Conjunto de datos incompleto