Machine Learning Quizzes: Test Your Knowledge

Question 1

¿Cuáles de los siguientes NO es un tipo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Basado en reglas

Answer

Supervisado

Answer

No supervisado

Answer

Por refuerzo

Question 2

¿Qué algoritmo de aprendizaje automático representa datos como un gráfico?

Accepted Answer

Redes neuronales gráficas

Answer

Árboles de decisión

Answer

Máquinas de soporte vectorial

Answer

K-vecinos más cercanos

Question 3

¿En qué tipo de aprendizaje automático los datos de entrada no tienen etiquetas?

Accepted Answer

No supervisado

Answer

Supervisado

Answer

Por refuerzo

Answer

Transductivo

Question 4

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de utilizar máquinas de soporte vectorial en el aprendizaje automático?

Accepted Answer

Buen rendimiento en conjuntos de datos de alta dimensión

Answer

Interpretabilidad limitada

Answer

Necesidad de una gran cantidad de datos de entrenamiento

Answer

Sensibilidad al ruido en los datos

Question 5

¿Qué métrica mide la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para clasificar correctamente las instancias positivas?

Accepted Answer

Sensibilidad

Answer

Precisión

Answer

Error cuadrático medio

Answer

F1-score

Question 6

¿Qué proceso implica preparar datos para su uso en modelos de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Preprocesamiento

Answer

Etiquetado

Answer

Entrenamiento

Answer

Evaluación

Question 7

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático se utiliza específicamente para resolver problemas de clasificación?

Accepted Answer

Árboles de decisión

Answer

Redes neuronales

Answer

Regresión lineal

Answer

K-means

Question 8

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué tipo de aprendizaje implica entrenar un modelo sin depender de datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje profundo

Question 9

Dentro del ámbito de las máquinas de soporte vectorial, ¿cuál de las siguientes opciones representa con precisión su naturaleza?

Accepted Answer

Un clasificador lineal

Answer

Un árbol de decisiones

Answer

Una red neuronal

Answer

Un algoritmo KNN

Question 10

En el aprendizaje automático, ¿qué tipo de algoritmo aprende mediante la interacción con un entorno para mejorar su rendimiento?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Redes neuronales

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 11

Entre las ventajas del aprendizaje automático, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?

Accepted Answer

Elimina por completo la necesidad de intervención humana

Answer

Automatiza procesos

Answer

Mejora la precisión

Answer

Reduce costos

Question 12

En el aprendizaje automático, ¿qué técnica se emplea para combinar múltiples modelos y potenciar su rendimiento general?

Accepted Answer

Ensamblaje de modelos

Answer

Optimización de hiperparámetros

Answer

Regularización

Answer

Validación cruzada

Question 13

En el contexto de los problemas de clasificación en el aprendizaje automático, ¿qué métrica se utiliza generalmente para evaluar la efectividad de los modelos?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Coeficiente de correlación

Answer

Regresión lineal

Question 14

¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de aprendizaje en Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Aprendizaje por transducción

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 15

Los árboles de decisión son un tipo de algoritmo de Aprendizaje Automático que se utiliza principalmente para:

Accepted Answer

Clasificación y regresión

Answer

Solo clasificación

Answer

Generación de texto

Answer

Solo regresión

Question 16

¿Qué concepto de Aprendizaje Automático se refiere a la capacidad de un modelo de mejorar su rendimiento con nuevos datos?

Accepted Answer

Aprendizaje incremental

Answer

Sobreajuste

Answer

Regularización

Question 17

Las máquinas de soporte vectorial son un tipo de algoritmo de Aprendizaje Automático que se utiliza principalmente para:

Accepted Answer

Clasificación

Answer

Reducción de dimensionalidad

Answer

Clustering

Answer

Regresión

Question 18

¿Qué técnica de Aprendizaje Automático se utiliza para reducir la sobrecarga computacional dividiendo un conjunto de datos en subconjuntos más pequeños?

Accepted Answer

Muestreo

Answer

Normalización

Answer

Validación cruzada

Answer

Regularización

Question 19

En Aprendizaje Automático, ¿qué proceso implica separar un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba?

Accepted Answer

Partición de datos

Answer

Normalización

Answer

Transformación de características

Answer

Validación

Question 20

¿Cuál de las siguientes es una **ventaja** de las redes neuronales?

Accepted Answer

Aprendizaje a partir de grandes cantidades de datos

Answer

Requieren una definición explícita de características

Answer

Solo pueden manejar datos numéricos

Question 21

¿Qué métrica es comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático de **clasificación**?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Varianza

Answer

Coeficiente de correlación

Question 22

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica aprender patrones a partir de datos **sin etiquetas**?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje transductivo

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 23

¿Qué función cuantifica el **error** entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales?

Accepted Answer

Función de pérdida

Answer

Función de activación

Answer

Función de optimización

Question 24

¿Qué técnica se utiliza para transformar datos **no lineales** en lineales, permitiendo que los modelos lineales los procesen?

Accepted Answer

Mapeo de características

Answer

Normalización de datos

Answer

Escalado de datos

Answer

Discretización de datos