SESIONES 16 Y 17

Froggy Jumps

(10)

Parties jouées 18

Créer une copie

À propos de cette activité

Actividad de las sesiones 16 y 17 del curso de Inteligencia Artificial

Créé par

FREDDY LARA

Colombia

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	FREDDY LARA 7 Mai 2025	% 75	02:43
2	jhon jader ep 7 Mai 2025	% 75	03:11
3	Valentina 7 Mai 2025	% 75	04:07
4	Ana Bitriaga 7 Mai 2025	% 67	02:35
5	John Castillo 7 Mai 2025	% 67	03:06
6	StivenGonzalez 7 Mai 2025	% 58	04:21
7	jesus 7 Mai 2025	% 58	05:26
8	claudia muñoz 7 Mai 2025	% 50	04:54
9	breiner 7 Mai 2025	% 33	03:23
10	LUIS MM 7 Mai 2025	% 33	03:57

Voulez-vous apparaître dans le Top 10 de ce jeu? Connectez-vous pour vous identifier.

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu

Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu

Créer un défi

		%
	Anonyme	%
		%
		%

Imprimez votre jeu

SESIONES 16 Y 17


Froggy Jumps SESIONES 16 Y 17Version en ligne Actividad de las sesiones 16 y 17 del curso de Inteligencia Artificial par FREDDY LARA 1 1. El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde un modelo busca patrones en datos sin etiquetas. a Falso b Verdadero c 2 2. ¿Cuáles de las siguientes son aplicaciones del aprendizaje no supervisado? a Segmentación de clientes b Detección de anomalías c Programación de algoritmos 3 3. ¿Cuáles de las siguientes son ventajas del aprendizaje no supervisado? a Mayor flexibilidad al no depender de datos etiquetados b Solo se aplica en el campo de la medicina c Permite descubrir patrones inesperados 4 4. ¿Cuál es la principal característica del algoritmo K-Means? a Agrupa puntos solo si están aislados del resto b Divide los datos en un número predefinido de grupos según el centroide más cercano c Asigna cada punto al grupo con menor densidad 5 ¿Qué hace el algoritmo DBSCAN para formar clusters? a Busca zonas con muchos datos (alta densidad) y las expande b Agrupa por color y forma c Se basa en distancias fijas sin importar la densidad 6 ¿Cómo funciona el algoritmo Mean-Shift? a Usa etiquetas previamente asignadas b Ignora la densidad y agrupa por proximidad c Se desplaza hacia las zonas más densas formando grupos alrededor de los "picos" de densidad 7 ¿Cuál es una ventaja de reducir la dimensionalidad de los datos? a Hace que los datos sean más difíciles de visualizar b Mejora el rendimiento del modelo y facilita la visualización c Elimina información útil y hace más lento el entrenamiento 8 El aprendizaje inductivo es un proceso dentro del campo del aprendizaje automático (Machine Learning) a FALSO b Verdadero c 9 ¿Cuál es el principio básico del aprendizaje inductivo? a Utilizar reglas predefinidas para clasificar los datos. b Memorizar todos los datos de entrada sin analizarlos. c Identifica patrones en datos de entrada y generalizarlos para hacer predicciones o clasificaciones. 10 ¿Cuál es el propósito de dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba? a Para duplicar la cantidad de datos disponibles. b Para evaluar el rendimiento del modelo y ajustar sus parámetros. c Para entrenar varios modelos a la vez. 11 ¿Cuál de las siguientes es una aplicación del aprendizaje inductivo? a Creación de bases de datos desde cero b Traducción automática de textos c Clasificación de clientes y análisis de riesgo crediticio 12 ¿Cuál es un riesgo asociado al aprendizaje inductivo según la tabla comparativa? a La circularidad del razonamiento b La dependencia exclusiva de reglas lógicas c La sobregeneralización o inducción apresurada

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

SESIONES 16 Y 17

Froggy Jumps

À propos de cette activité

Créé par

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top Jeux

Froggy Jumps

Ethos, Pathos, and Logos Quiz

Froggy Jumps

Bill of Rights Game - The Constitutionalist

Froggy Jumps

Phlebotomy Order of Draw Quiz

Froggy Jumps

pizza

Froggy Jumps

The Integumentary System

Froggy Jumps

SESIONES 16 Y 17Version en ligne

par FREDDY LARA

1. El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde un modelo busca patrones en datos sin etiquetas.

2. ¿Cuáles de las siguientes son aplicaciones del aprendizaje no supervisado?

3. ¿Cuáles de las siguientes son ventajas del aprendizaje no supervisado?

4. ¿Cuál es la principal característica del algoritmo K-Means?

¿Qué hace el algoritmo DBSCAN para formar clusters?

¿Cómo funciona el algoritmo Mean-Shift?

¿Cuál es una ventaja de reducir la dimensionalidad de los datos?

El aprendizaje inductivo es un proceso dentro del campo del aprendizaje automático (Machine Learning)

¿Cuál es el principio básico del aprendizaje inductivo?

¿Cuál es el propósito de dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba?

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del aprendizaje inductivo?

¿Cuál es un riesgo asociado al aprendizaje inductivo según la tabla comparativa?