Quiz: Sesgos en IA

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Conoce los sesgos comunes en IA

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Quiz: Sesgos en IA


Froggy Jumps Quiz: Sesgos en IAOnline version Conoce los sesgos comunes en IA by Grado 11 once 1 ¿Qué es el sesgo de muestreo en IA? a El algoritmo es incompatible con la tarea b La muestra de datos no representa a la población c Los datos se generan aleatoriamente sin problema 2 ¿Qué es el sesgo de etiquetado? a El modelo se entrena con datos sin etiquetas b Errores o sesgos en las etiquetas por anotadores c Las etiquetas se crean automáticamente sin revisión 3 ¿Qué describe el sesgo de confirmación en IA? a El modelo favorece patrones que respaldan creencias de los diseñadores b El rendimiento aumenta con más datos c El modelo nunca comete errores 4 ¿Qué es el sesgo de representación? a El modelo representa siempre la realidad con exactitud b Datos que no reflejan la diversidad de usuarios c La representación depende del hardware 5 ¿Qué implica el sesgo de optimización? a El modelo se entrena en hardware distinto b Se optimiza sin usar datos c Se optimiza una métrica a expensas de otras 6 ¿Qué es el desplazamiento de distribución (covariate shift)? a Cambios en la distribución entre entrenamiento y uso b La distribución nunca cambia c El modelo se entrena con datos inexistentes 7 ¿Qué es el sesgo de interetiquetado? a Diferencias entre anotadores al etiquetar b No hay variación entre etiquetadores c La etiqueta se decide al azar 8 ¿Qué describe el sesgo de rendimiento desigual? a Solo afecta al entrenamiento, no al uso b El rendimiento es igual en todos los grupos c El modelo funciona mejor en ciertos grupos o casos 9 ¿Qué es el sesgo de selección de características? a Las características se generan automáticamente b Elegir atributos que favorecen ciertas conclusiones c Incluir todas las características posibles 10 ¿Qué estrategia ayuda a mitigar sesgos de datos? a Aumentar el tamaño sin variedad b Diversificar fuentes de datos c Eliminar datos raros y atípicos 11 ¿Qué es el sesgo de datos en IA? a Decisiones tomadas por humanos b Datos no representativos que alteran el modelo c Algoritmo que favorece la precisión 12 ¿Qué describe mejor el sesgo de representatividad? a Datos completamente aleatorios b Muestras que no reflejan la población real c Modelos que aprenden rápido 13 ¿Qué es el sesgo de selección de datos? a Ajuste de hiperparámetros b Selección inapropiada de datos para entrenar c Validación cruzada mejorada 14 ¿Qué significa sesgo de rendimiento? a Resultados perfectos para todos b Rendimiento diferente entre grupos, no uniforme c Entrenamiento con datos sintéticos 15 ¿Qué es el sesgo de confirmación en IA? a Aleatorizar completamente los datos b Descartar datos relevantes c Favorecer datos que confirmen hipótesis previas 16 ¿Qué describe el sesgo de optimización? a Algoritmo sin objetivos definidos b Modelo que optimiza objetivos secundarios en exceso c Modelo que evita errores por completo 17 ¿Qué es el sesgo de interpretación? a Resultados siempre claros b Interpretación objetiva garantizada c Resultados que se interpretan de forma sesgada 18 ¿Qué tipo de sesgo surge por feedback de usuarios? a Sesgo de cobertura b Sesgo de muestreo c Sesgo de interacción usuario-modelo 19 ¿Qué es el sesgo de cobertura? a Cobertura total de casos b Cobertura perfecta de todas las poblaciones c Limitación de casos cubiertos por el conjunto de datos 20 ¿Cuál es una forma de mitigar sesgos en IA? a Reducir el tamaño del conjunto de datos b Aumentar la complejidad del modelo c Diversificar datos y evaluar por grupos

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¿Qué es el sesgo de selección de características?

¿Qué estrategia ayuda a mitigar sesgos de datos?

¿Qué es el sesgo de datos en IA?

¿Qué describe mejor el sesgo de representatividad?

¿Qué es el sesgo de selección de datos?

¿Qué significa sesgo de rendimiento?

¿Qué es el sesgo de confirmación en IA?

¿Qué describe el sesgo de optimización?

¿Qué es el sesgo de interpretación?

¿Qué tipo de sesgo surge por feedback de usuarios?

¿Qué es el sesgo de cobertura?

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