Fundamentos de Modelaje

Froggy Jumps

Played 24

Create copy

About this activity

Qué es y para qué sirve

Created by

Ulises Celis

Mexico

Download the paper version to play

Top 10 results

There are still no results for this game. Be the first to stay in the ranking! Log in to identify yourself.

Make your own free game from our game creator

Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Make challenge

pizza

Lorelay Tyana

Romania

(259)

joc despre pizza
The Integumentary System

Breanna Nesbitt

United States

(58)

Functions and Structures of the skin
Ethos, Pathos, and Logos Quiz

Kristine Vester

United States

(131)

Test your knowledge of ethos, pathos, and logos with these 10 questions on examples of persuasive techniques.
Phlebotomy Order of Draw Quiz

Pamela Chapman

United States

(59)

Test your knowledge of the order of draw in Phlebotomy with these 10 questions!
Bill of Rights Game - The Constitutionalist

Doni The Don

United States

(89)

Test your knowledge on the Bill of Rights. A fun way to test your knowledge and focus on where you need to improve.


Froggy Jumps Fundamentos de ModelajeOnline version Qué es y para qué sirve by Ulises Celis 1 ¿Qué es un modelo en modelaje? a Una representación simplificada de la realidad para entender y predecir b Una colección de datos sin interpretación c Una copia exacta de la realidad 2 ¿Para qué se usa principalmente el modelaje? a Explicar, predecir o optimizar situaciones del mundo real b Solo almacenar datos sin análisis c Reemplazar completamente la realidad 3 Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta? a Estadístico (no computacional) b Emocional c Matemático (o computacional) 4 ¿Qué componente clave suele incluir un modelo? a Color de la interfaz b Datos personales c Supuestos y simplificaciones 5 Paso inicial típico en un proceso de modelaje a Publicar resultados sin datos b Definir el problema y los objetivos c Ejecutar el modelo sin revisión 6 Qué mide la validación de un modelo a Cuántas variables tiene el modelo b La velocidad de ejecución c Qué tan bien generaliza a datos nuevos 7 Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML a El ML no predice, solo clasifica b El estadístico nunca usa datos c El ML aprende de datos; el estadístico usa teoría y supuestos 8 Qué es la generalización en modelaje a Excluir la validación b Memorizar todos los datos de entrenamiento c Capacidad de funcionar bien con datos no vistos 9 Riesgo de sobreajuste (overfitting) a El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento b No ajusta a nada c Siempre mejora con más datos sin límite 10 Ejemplo de uso de un modelo en la industria a Construir un modelo sin datos ni problema b Predicción de demanda para optimizar inventarios c Reemplazar completely a la fuerza de ventas

Froggy Jumps

Fundamentos de ModelajeOnline version

Qué es y para qué sirve

by Ulises Celis

¿Qué es un modelo en modelaje?

Una representación simplificada de la realidad para entender y predecir

Una colección de datos sin interpretación

Una copia exacta de la realidad

¿Para qué se usa principalmente el modelaje?

Explicar, predecir o optimizar situaciones del mundo real

Solo almacenar datos sin análisis

Reemplazar completamente la realidad

Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta?

Estadístico (no computacional)

Emocional

Matemático (o computacional)

¿Qué componente clave suele incluir un modelo?

Color de la interfaz

Datos personales

Supuestos y simplificaciones

Paso inicial típico en un proceso de modelaje

Publicar resultados sin datos

Definir el problema y los objetivos

Ejecutar el modelo sin revisión

Qué mide la validación de un modelo

Cuántas variables tiene el modelo

La velocidad de ejecución

Qué tan bien generaliza a datos nuevos

Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML

El ML no predice, solo clasifica

El estadístico nunca usa datos

El ML aprende de datos; el estadístico usa teoría y supuestos

Qué es la generalización en modelaje

Excluir la validación

Memorizar todos los datos de entrenamiento

Capacidad de funcionar bien con datos no vistos

Riesgo de sobreajuste (overfitting)

El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento

No ajusta a nada

Siempre mejora con más datos sin límite

Ejemplo de uso de un modelo en la industria

Construir un modelo sin datos ni problema

Predicción de demanda para optimizar inventarios

Reemplazar completely a la fuerza de ventas

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.

Fundamentos de Modelaje

Froggy Jumps

About this activity

Created by

Download the paper version to play

Top Games

Froggy Jumps

pizza

Froggy Jumps

The Integumentary System

Froggy Jumps

Ethos, Pathos, and Logos Quiz

Froggy Jumps

Phlebotomy Order of Draw Quiz

Froggy Jumps

Bill of Rights Game - The Constitutionalist

Froggy Jumps

Fundamentos de ModelajeOnline version

by Ulises Celis

¿Qué es un modelo en modelaje?

¿Para qué se usa principalmente el modelaje?

Tipos comunes de modelos: físico, verbal, y ¿cuál falta?

¿Qué componente clave suele incluir un modelo?

Paso inicial típico en un proceso de modelaje

Qué mide la validación de un modelo

Diferencia entre modelo estadístico y modelo de ML

Qué es la generalización en modelaje

Riesgo de sobreajuste (overfitting)

Ejemplo de uso de un modelo en la industria

		%
	Anonymous	%
		%
		%