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¿Cuál es la definición de aprendizaje automático?
Un tipo de inteligencia artificial que involucra algoritmos de entrenamiento para reconocer patrones en los datos.
Un lenguaje de programación utilizado para el desarrollo web.
Un sistema operativo utilizado para la computación científica.
Un sistema de gestión de base de datos para el procesamiento de datos a gran escala.
¿Cuál es el objetivo del aprendizaje automático?
Permitir que las máquinas piensen y aprendan como humanos.
Para automatizar tareas repetitivas.
Hacer que las máquinas sean más rápidas y eficientes.
Crear nuevos lenguajes de programación.
¿Cuáles son los tres tipos de aprendizaje automático?
Supervisado, no supervisado y refuerzo.
Sintaxis, semántica y pragmática.
Estático, dinámico y evolutivo.
Estructurados, no estructurados y semiestructurados.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en datos etiquetados.
3Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos no etiquetados.
4Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo aprende a través de prueba y error.
5Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena tanto con datos etiquetados como sin etiquetar.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en datos etiquetados.
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos no etiquetados.
Un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo aprende a través de prueba y error.
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados y sin etiquetar.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en datos etiquetados.
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos no etiquetados.
Un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados y sin etiquetar.
Un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo aprende a través de prueba y error.
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?
El aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado no.
El aprendizaje supervisado requiere datos no etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado no.
El aprendizaje supervisado utiliza prueba y error, mientras que el aprendizaje no supervisado no lo hace.
No hay diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Qué es el sobreajuste en el aprendizaje automático?
Cuando un modelo es demasiado complejo y se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que da como resultado un rendimiento deficiente en los datos nuevos.
Cuando un modelo es demasiado simple y no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento, lo que da como resultado un rendimiento deficiente en los datos nuevos.
Cuando un modelo es capaz de generalizar bien a nuevos datos.
Cuando un modelo no es capaz de aprender de nuevos datos.
Which of the following is a type of Big Data storage system?
Relational database
Flat file database
Hadoop Distributed File System
Object-oriented database
What is the term used to describe the ability of a system to handle increasing amounts of data without sacrificing performance?
Data latency
Data velocity
Data scalability
Data security
What is the term used to describe the process of protecting Big Data from unauthorized access, theft, and other threats?
Data analytics
Data governance
Data security
Data processing
Which of the following is a benefit of using Big Data?
Increased productivity
Reduced costs
Improved decision-making
All of the above
What is the term used to describe the process of extracting meaningful insights from Big Data?
Data visualization
Data integration
Data mining
Data exploration
¡Muy impresionante!
¡Felicitaciones por aprobar el cuestionario de Machine Learning! Su arduo trabajo y dedicación han valido la pena, y debe estar orgulloso de su logro. Sigan con el gran trabajo y sigan aprendiendo y creciendo en este apasionante campo. ¡Bien hecho!
¡Todavía hay margen de mejora!
Está bien si no te fue tan bien como esperabas en este cuestionario. Es importante recordar que todos tienen espacio para mejorar y es una gran oportunidad para aprender algo nuevo. Tómese un tiempo para estudiar el material y vuelva a intentarlo. Con práctica y dedicación, podrás hacerlo mejor la próxima vez. ¡No te rindas!
