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Autoevaluación T03 - 20

¿Qué componente esencial define la estructura de una red neuronal artificial?
Métodos de optimización.
Algoritmos agrupamiento.
Capas interconectadas.
Funciones de activación.
Modelos regresión lineal.
¿Cuál es uno de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales utilizadas en el aprendizaje profundo?
Los agrupamientos jerárquicos.
Modelos de regresión logística
Árboles de decisión aleatorios.
Analizar todos los componentes.
Redes neuronales recurrentes.
¿Cuál es el propósito principal de una red neuronal artificial en el campo de la IA?
Reconoce patrones complejos.
Identifica las características.
Analizar relaciones lineales.
Generar imágenes realistas.
Clasificar datos categóricos.
¿Qué función desempeñan las funciones de activación en una red neuronal artificial?
Introducir no linealidades.
Propagar el error hacia atrás
Optimizar los parámetros.
Introducir ruido aleatorio.
Ajustar las ponderaciones.
¿Qué librería de Python es ampliamente utilizada para construir redes neuronales artificiales?
Numpy.
TensorFlow.
Matplotlib.
Pandas.
Scikit-learn.

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1. ¿Qué componente esencial define la estructura de una red neuronal artificial? 2. ¿Cuál es uno de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales utilizadas en el aprendizaje profundo? 3. ¿Cuál es el propósito principal de una red neuronal artificial en el campo de la IA? 4. ¿Qué función desempeñan las funciones de activación en una red neuronal artificial? 5. ¿Qué librería de Python es ampliamente utilizada para construir redes neuronales artificiales?
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