Prototipo IA: reglas y árboles

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Prototipo IA: reglas y árboles de decisión.

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Prototipo IA: reglas y árboles


Froggy Jumps Prototipo IA: reglas y árbolesOnline version Prototipo IA: reglas y árboles de decisión. by Tiktok 1 ¿Qué describe principalmente un clasificador basado en reglas? a Uso de reglas if-then para asignar clases b Agrupación sin etiquetas c Red neuronal para estimar probabilidades 2 ¿Qué es un árbol de decisión? a Una estructura de decisiones en nodos y ramas b Una red de sensores c Un modelo de regresión lineal 3 ¿Qué se necesita para entrenar un clasificador simple? a Dados de entrenamiento con características y etiquetas b Solamente una hipótesis c Una interfaz de usuario 4 ¿Qué mide la precisión en un clasificador? a Proporción de predicciones correctas b Número de características c Velocidad de ejecución 5 ¿Qué es overfitting en IA? a Modelado excesivo a datos de entrenamiento b Cuando el modelo es muy simple c Bajo rendimiento en todo conjunto 6 ¿Qué función cumple la validación cruzada? a Acelera el entrenamiento b Evalúa el rendimiento en diferentes particiones c Elimina características 7 ¿Qué es una característica (feature) en IA? a Una etiqueta de salida b Una propiedad utilizada para tomar decisiones c La función de costo 8 ¿Qué se busca al evaluar un prototipo IA? a La cantidad de código b Conocer su precisión y robustez c Solo su estética 9 ¿Qué implica la elección entre reglas vs. árbol? a Reglas requieren mucho código b Árboles siempre deben ser lineales c Reglas son explícitas; árboles manejan datos complejos 10 ¿Qué consideraciones éticas son clave en prototipos IA? a Privacidad y sesgo de datos b Rapidez de compilación c Costo de hardware 11 ¿Qué significa IA? a Inteligencia Automática b Inteligencia Artificial c Automatización Inteligente 12 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Software sin datos b Hardware de IA c Subconjunto de IA basado en datos 13 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento sin datos b Entrenamiento con datos etiquetados c Ajuste manual sin etiquetas 14 ¿Qué tipo de IA busca imitar la cognición humana? a IA constante b IA débil vs. IA fuerte c IA perenne 15 ¿Qué es el overfitting? a Modelo que generaliza bien b Modelo que aprende ruido c Modelo rápido 16 ¿Qué herramienta evalúa modelos en IA? a Conjunto de entrenamiento b Conjunto de producción c Conjunto de validación 17 ¿Qué es un modelo de lenguaje grande? a Programa de calculadora b Base de datos estática c Red neuronal entrenada en texto 18 ¿Qué aplica la IA en visión por computadora? a Compresión de archivos b Cálculo numérico puro c Reconocimiento de imágenes 19 ¿Qué es el sesgo en IA? a Precisión perfecta b Desviación de resultados por datos c Ausencia de datos 20 ¿Qué disciplina estudia ética en IA? a Geometría computacional b Ética de la IA c Física cuántica

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¿Qué es un árbol de decisión?

¿Qué se necesita para entrenar un clasificador simple?

¿Qué mide la precisión en un clasificador?

¿Qué es overfitting en IA?

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