Quiz Parte 1

Froggy Jumps

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Examen parte 1

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Héctor Daniel Ramírez

Mexico

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1	Héctor Daniel Ramírez January 26, 2026	% 100	01:19

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Quiz Parte 1


Froggy Jumps Quiz Parte 1Online version Examen parte 1 by Héctor Daniel Ramírez 1 Qué es la cuantizacion de modelos en TensorFlow Lite Micro? a La creación de una red neuronal de mayor profundidad b Reducir la presición de cálculos para que el modelo ocupe menos espacio y sea más eficiente c La normalización de los valores de entrada para mejorar el rendimiento 2 Cuál es un signo de sobreajuste en un modelo de deep learning a Alta pérdida en ambos conjuntos b Baja pérdida en entrenamiento y alta pérdida en validación c Alta pérdida en entrenamiento y baja pérdida en validación 3 Cuál es una diferencia entre ML y DL? a ML selecciona características automáticamente y DL no b ML usualmente ocupa GPU´s para entrenar y DL no c DL selecciona características automáticamente y ML no 4 Qué tecnica funciona para evitar sobreajuste durante el entrenamiento de una red neuronal ? a Aumento de datos, normalización y dropout b Función de pérdida c Overfitting, pooling y TensorFlow 5 Qué hace la Función de Activación Softmax en la capa de salida? a Produce un solo valor b Calcula probabilidades para múltiples clases c Acelera el entrenamiento 6 En la implementacion de TensorFlow Lite Micro en C, qué es el "TensorArena"? a El espacio en memoria apartado donde se almacenan los tensores durante la inferencia b Un algoritmo de cuantización c El sistema de gestión de redes neuronales 7 En una red convolucional, si hay un kernel de 3*3 con un padding = valid: a La resolución de la imagen es reducida a la salida de la convolusional b La imagen se complementa con un marco de 0´s (2 en cada orilla) c La imagen se complementa con un marco de 0´s ( 1 en cada orilla) 8 Cuál es el propósito de la función de activación Sigmoide? a Acelerar la convergencia b Introducir no linealidades c Minimizar la pérdida 9 Para qué se usan kernels en un algoritmo de SVM? a Para elegir las mejores características del modelo b Para convertir los datos a más altas dimensiones c Para obtener una mejor curva de decisión de clases 10 Qué se evalúa en la fase de evaluación de un modelo de IA? a La precisión, el recall y otras métricas del modelo b La cantidad de datos recolectados c El costo del hardware usado 11 Cuál de las siguientes son métricas comúnmente usadas para evaluar la calidad de un modelo de clasificación? a Precisión y recall b Tasa de aprendizaje y exactitud c Error cuadrático medio y recall 12 Cuál es la principal diferencia entre clasificación y regresión en ML? a La clasificación predice valores numéricos, mientras que la regresión predice categorías b No hay ninguna diferencia c La clasificación predice categorías, mientras que la regresión predice valores numéricos 13 En TensorFlow Lite Micro, cómo se reduce el tamaño de un modelo para dispositivos con recursos limitados? a Aplicando técnicas de cuantización b Eliminando capas de la red neuronal c Aumentando el tamaño de los pesos

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Qué es la cuantizacion de modelos en TensorFlow Lite Micro?

Cuál es un signo de sobreajuste en un modelo de deep learning

Cuál es una diferencia entre ML y DL?

Qué tecnica funciona para evitar sobreajuste durante el entrenamiento de una red neuronal ?

Qué hace la Función de Activación Softmax en la capa de salida?

En la implementacion de TensorFlow Lite Micro en C, qué es el "TensorArena"?

En una red convolucional, si hay un kernel de 3*3 con un padding = valid:

Cuál es el propósito de la función de activación Sigmoide?

Para qué se usan kernels en un algoritmo de SVM?

Qué se evalúa en la fase de evaluación de un modelo de IA?

Cuál de las siguientes son métricas comúnmente usadas para evaluar la calidad de un modelo de clasificación?

Cuál es la principal diferencia entre clasificación y regresión en ML?

En TensorFlow Lite Micro, cómo se reduce el tamaño de un modelo para dispositivos con recursos limitados?