EXAMEN FINAL IA

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repasito

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Carmen Perez

Spain

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#	Player	Accuracy	time
1	Marina Garrido Arrabal June 15, 2026	% 94	01:22
2	Carmen Perez June 15, 2026	% 69	02:43

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EXAMEN FINAL IA


EXAMEN FINAL IAOnline version repasito by Carmen Perez 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 sí. 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 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 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, porque esta técnica entra en todos los bares de la ciudad calle por calle sin saltarse ninguno. b Random Search, porque esta técnica elige los bares completamente al azar sin aprender nada del resultado. c Optimización bayesiana, porque aprende de los intentos anteriores para centrarse en lo prometedor. d Validación cruzada, porque esta técnica divide la ciudad en zonas iguales y prueba cada una por separado. 6 ¿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 qué, 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. 7 ¿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. 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 clase midieron la altura de todos los alumnos. La mayoría tiene 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 o 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 ejemplos 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 y = B0+ B1x1+ …? 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 Modelo que agrupa datos sin etiquetas usando sus similitudes. b Sistemas 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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by Carmen Perez

¿Para qué tareas está especializado GPT?

¿Para qué sirve un grafo bayesiano?

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

¿Qué es MLOps?

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?

¿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?

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 clase midieron la altura de todos los alumnos. La mayoría tiene 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 y = B0+ B1x1+ …?

¿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?