Examen final ia

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Acabamos la ia

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Marina Garrido Arrabal

Spain

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	Marina Garrido Arrabal June 15, 2026	% 100	01:20
2	Carmen Perez June 15, 2026	% 100	01:35

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Examen final iaOnline version Acabamos la ia by Marina Garrido Arrabal 1 ¿Para qué tareas está especializado GPT? a Clasificación de imágenes b Detección de anomalías c Generación de texto d Segmentación semántica 2 ¿Para qué sirve un grafo bayesiano? a Para generar texto automáticamente b Para clasificar imágenes c Para razonar y tomar decisiones cuando no tenemos toda la información, usando probabilidades d Para detectar objetos en tiempo real 3 ¿Cuál es la diferencia principal entre aprendizaje activo y aprendizaje semisupervisado? a El aprendizaje activo no usa datos etiquetados;el semisupervisado si b El aprendizaje activo selecciona iterativamente ejemplos para que un experto los etiquete; el semisupervisado combina datos etiquetados y no etiquetados sin intervención continua c Son exactamente lo mismo d El semisupervisado siempre requiere más datos etiquetados que el activo 4 ¿Qué es el MLOps? a Un lenguaje de programación diseñado específicamente para proyectos de inteligencia artificial b Un tipo de red neuronal profunda especializada en clasificar imágenes en tiempo real c El conjunto de prácticas para llevar modelos de IA a producción y mantenerlos funcionando con el tiempo d Una técnica para comprimir y reducir el tamaño de los modelos en dispositivos móviles 5 ¿Por qué se necesita XAI (IA explicable) en sectores como la banca o la justicia? a Porque los modelos complejos son demasiado lentos y necesitan simplificarse para ser viables b Porque las IAs complejas toman decisiones sin explicar por quém lo que es inaceptable cuando esa decisión afecta a la vida de una persona c Porque XAI reduce significativamente el coste computacional de entrenar redes neuronales profundas d Porque sin XAI los modelos entrenados no pueden desplegarse correctamente en dispositivos Edge AI 6 ¿En qué se diferencia SHAP de LIME a la hora de explicar una decisión? a SHAP explica un único caso concreto de forma intuitiva; LIME da una visión global y matemática de todo el modelo b SHAP da una visión global y matemáticamente sólida de todas las variables; LIME se centra en un caso específico de forma más intuitiva c SHAP solo puede aplicarse a modelos de clasificación de imágenes; LIME solo funciona con texto y datos numéricos d No existe diferencia práctica real entre ambas técnicas, ya que siempre producen exactamente el mismo resultado 7 Usando la analogía de la ruta de las tapas; ¿a qué técnica se parece ir a 3 bares, aprender cuál es el mejor barrio y explorar solo las calles cercanas al éxito? a Grid Search b Random Search c Optimización bayesiana d Validación cruzada 8 En una encuesta, varios alumnos no han puesto su edad. ¿Qué técnica de imputación es más resistente a que un alumno haya puesto una edad errónea de 200 años? a La media, porque calcula un promedio equilibrado usando todos los valores disponibles del grupo b La moda, porque selecciona el valor que aparece con más frecuencia en todo el conjunto de datos c La mediana, porque usa el valor central y no se deja arrastrar por valores extremos d La regresión, porque construye una fórmula matemática para predecir la edad usando otras variables 9 En una clase midieron la altura de todos los alumnos. La mayoría mide entre 160 y 185 cm, pero aparece un dato de 4 metros. ¿Qué debes hacer con ese outlier y por qué? a Conservarlo siempre, porque todos los outliers son información valiosa que nunca debe eliminarse b Sustituirlo por la media del grupo, ya que la media es siempre la técnica más adecuada para outliers c Eliminarlo o corregirlo, porque casi con toda seguridad es un error de medición de escritura del dato d Ignorarlo completamente, porque los modelos de IA son capaces de detectar solos qué datos son incorrectos 10 ¿Qué es el overfitting o sobreajuste? a Cuando el modelo aprende con demasiados datos sintéticos b Cuando el modelo memoriza los ejemplso y falla con datos nuevos c Cuando el modelo tiene demasiados pesos iguales entre sí d Cuando el modelo tarda demasiado en completar el entrenamiento 11 ¿Qué es el data leakage o fuga de datos? a La pérdida accidental de datos durante el proceso de almacenamiento b Cuando el modelo de producción filtra datos privados al exterior c Cuando el modelo accede a información del conjunto de prueba durante el entrenamiento d Cuando los datos sintéticos contienen información de los datos reales originales 12 Los datos sintéticos se utilizan principalmente cuando: a Los datos reales son demasiado grandes para procesarse en una sola máquina b No hay suficientes datos reales por razones de privacidad, coste o escasez c Se necesita aumentar la velocidad de procesamiento en tiempo real d Los datos deben anonimizarse para cumplir con el RGPD de forma rápida 13 ¿A qué algoritmo pertenece la fórmula E(y/x) = β0 + β1 x...? a A los árboles de decisión con reglas del tipo si/entonces b A la regresión logística que calcula probabilidades entre clases c A la regresión lineal para predecir valores numéricos continuos d A las redes neuronales feedforward con capas ocultas internas 14 ¿Qué es una red neuronal feedforward? a Modelos que agrupa datos sin etiquetas usando sus similitudes b Sistema de reglas del tipo si/entonces organizado en árbol c Modelo que transforma datos pasándolos por capas hacia adelante d Algoritmo que genera una frontera entre dos clases distintas 15 ¿Qué son K-means, K-medoids y GMM dentro de los modelos no supervisados? a Métricas que miden el error promedio en problemas de regresión b Técnicas para desplegar modelos en producción usando contenedores c Formas de trabajar con clústeres para agrupar datos según sus características d Métodos para comparar dos versiones de un modelo con usuarios reales 16 ¿Qué es el aprendizaje auto-supervisado? a Una métrica que evalúa si los clústeres están bien separados o mezclados b Una técnica que necesita que un humano etiquete manualmente todos los datos antes de entrenar c Un método que solo sirve para agrupar clientes según sus hábitos de compra d Una técnica que usa tareas auxiliares, como rotar imágenes o tapar palabras, para que la IA aprenda la estructura de los datos sin ayuda humana

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¿Cuál es la diferencia principal entre aprendizaje activo y aprendizaje semisupervisado?

¿Qué es el MLOps?

¿Por qué se necesita XAI (IA explicable) en sectores como la banca o la justicia?

¿En qué se diferencia SHAP de LIME a la hora de explicar una decisión?

Usando la analogía de la ruta de las tapas; ¿a qué técnica se parece ir a 3 bares, aprender cuál es el mejor barrio y explorar solo las calles cercanas al éxito?

En una encuesta, varios alumnos no han puesto su edad. ¿Qué técnica de imputación es más resistente a que un alumno haya puesto una edad errónea de 200 años?

En una clase midieron la altura de todos los alumnos. La mayoría mide entre 160 y 185 cm, pero aparece un dato de 4 metros. ¿Qué debes hacer con ese outlier y por qué?

¿Qué es el overfitting o sobreajuste?

¿Qué es el data leakage o fuga de datos?

Los datos sintéticos se utilizan principalmente cuando:

¿A qué algoritmo pertenece la fórmula E(y/x) = β0 + β1 x...?

¿Qué es una red neuronal feedforward?

¿Qué son K-means, K-medoids y GMM dentro de los modelos no supervisados?

¿Qué es el aprendizaje auto-supervisado?