Desafío de IA y ML

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Quiz rápido sobre aprendizaje automático e IA.

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DJKING DJREY

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Desafío de IA y ML


Desafío de IA y MLVersion en ligne Quiz rápido sobre aprendizaje automático e IA. par DJKING DJREY 1 Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen? a A) Un método para programar reglas fijas. b C) Solo redes neuronales profundas. c B) Un campo de IA que aprende de datos: supervisado, no supervisado y por refuerzo. d D) Una técnica para optimizar algoritmos clásicos. 2 Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar? a C) Resultados injustos por datos sesgados, que perpetúan desigualdades. b B) Sesgo menor sin consecuencias. c A) Error técnico sin impacto social. d D) Estrategia para mejorar rendimiento. 3 Cómo se usan algoritmos de optimización en IA? a A) Ajustando manualmente parámetros. b D) Con algoritmos DFS o BFS. c B) Usando descenso de gradiente y variantes para minimizar pérdidas. d C) Solo agregando más datos. 4 Qué es el overfitting y cómo se mitiga? a C) No aprender nada; se soluciona entrenando más. b B) Ajuste excesivo a datos de entrenamiento; se mitiga con regularización, dropout, etc. c A) Aprender lo esperado; se corrige añadiendo más capas. d D) Fallar siempre; se corrige cambiando la arquitectura. 5 Qué es la evaluación de modelos en IA? a C) Evaluar solo redes neuronales. b A) Solo calcular precisión. c D) Basarse en errores de entrenamiento. d B) Medir rendimiento con métricas como precisión, recall, F1, AUC. 6 Cómo influye la complejidad y eficiencia en IA? a B) Algoritmos complejos siempre son mejores. b A) No influyen. c C) Complejidad excesiva = lentitud y sobreajuste; eficiencia = mejor rendimiento. d D) Solo importa en tareas pequeñas. 7 Qué papel juegan las redes neuronales? a C) Se entrenan sin función de pérdida. b B) Modelos inspirados en el cerebro; se entrenan con descenso de gradiente y variantes. c D) Solo usan búsqueda A*. d A) No se usan en IA. 8 Cómo influye la calidad de datos en IA? a A) No importa si hay muchos datos. b B) Buena calidad permite modelos complejos; mala calidad exige limpieza y algoritmos robustos. c C) Siempre se usa el mismo algoritmo. d D) Solo importa la cantidad. 9 Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento? a A) Memorizar todos los datos. b D) Cambiar el algoritmo entero cada vez. c B) Modificar el algoritmo con cada dato nuevo. d C) Ajustar parámetros internos para aprender patrones útiles, evitando sobreajuste. 10 Qué papel tienen los algoritmos de refuerzo? a B) Permiten aprender acciones por recompensas/castigos; usados en robótica, juegos, etc. b C) Solo se aplican en imágenes. c D) Solo funcionan con datos etiquetados. d A) Ninguno; son como los supervisados.

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.

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Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen?

Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar?

Cómo se usan algoritmos de optimización en IA?

Qué es el overfitting y cómo se mitiga?

Qué es la evaluación de modelos en IA?

Cómo influye la complejidad y eficiencia en IA?

Qué papel juegan las redes neuronales?

Cómo influye la calidad de datos en IA?

Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento?

Qué papel tienen los algoritmos de refuerzo?