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EXAMEN FINAL (PIAD-427)

Puntaje:
20

¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de regresión cuando se desea penalizar más los errores grandes?

A

Medir la precisión porcentual de las predicciones.

B

Estimar el coeficiente de correlación de Pearson.

C

Usar la entropía cruzada entre las salidas.

D

Determinar la distancia de Hamming obtenida.

E

Calcular el error cuadrático medio en el conjunto.

¿Qué módulo de scikit-learn permite calcular métricas como R² o MAE para un modelo entrenado?

A

analyze.

B

evaluate.

C

scoring.

D

assess.

E

metrics.

¿Qué técnica permite diagnosticar la multicolinealidad en un modelo de regresión múltiple?

A

Aplicar regularización L1.

B

Usar normalización z-score.

C

Calcular el factor de inflación de varianza.

D

Aplicar codificación one-hot.

E

Usar validación cruzada k-fold.

¿Qué método de la clase LinearRegression de scikit-learn se utiliza para entrenar el modelo?

A

fit.

B

train.

C

build.

D

apply.

E

run.

¿Qué operación en la preparación de datos evita que una variable con magnitudes grandes domine los coeficientes?

A

Aplicar normalización tipo min-max.

B

Forzar un desbalanceo total.

C

Duplicar filas dentro del dataset.

D

Crear variables polinómicas.

E

Reducir el número de clases.

¿Qué métrica evalúa la precisión de las detecciones comparando el área de solapamiento con el área combinada?

A

F1.

B

IoU.

C

AUC.

D

Recall.

E

mAP.

¿Qué técnica consiste en identificar y etiquetar todos los objetos presentes en una imagen?

A

Reconocimiento.

B

Detección.

C

Proyección.

D

Segmentación.

E

Localización.

¿Qué algoritmo localiza puntos clave en imágenes y los describe con vectores invariantes a escala?

A

ORB.

B

LBP.

C

FAST.

D

HOG.

E

SIFT.

¿Qué biblioteca de Python se usa comúnmente para manipulación básica de imágenes en arreglos?

A

TensorFlow.

B

Keras.

C

Pandas.

D

Matplotlib.

E

OpenCV.

¿Qué tarea asigna una única etiqueta a toda una imagen en visión computacional?

A

Agrupación.

B

Proyección.

C

Localización.

D

Clasificación.

E

Segmentación.

¿Qué medida de calidad evalúa la compacidad de los grupos en clustering?

A

Recuerdo.

B

AUC.

C

Inercia.

D

Precisión.

E

MAE.

¿Qué técnica de aprendizaje no supervisado se aplica para reducir el número de variables manteniendo la información esencial?

A

MLP.

B

SVM.

C

LDA.

D

PCA.

E

KNN.

¿Qué condición detiene el proceso iterativo de K-Means cuando no hay cambios en las asignaciones?

A

Convergencia.

B

Escalado.

C

Divergencia.

D

Aleatoriedad.

E

Complejidad.

¿Qué tipo de algoritmo no supervisado se utiliza para agrupar datos sin etiquetas previas?

A

Regresión.

B

Codificación.

C

Clustering.

D

Segmentación.

E

Clasificación.

¿Qué tipo de red neuronal utiliza memoria interna para procesar secuencias de datos como texto o series temporales?

A

Residual.

B

Convolucional.

C

Recurrente.

D

Feedforward.

E

Generativa.

¿Qué elemento en una red neuronal artificial realiza el cálculo ponderado de las entradas y aplica una función de activación?

A

Peso.

B

Bucle.

C

Capa.

D

Nodo.

E

Neurona.

¿Qué técnica de regularización apaga aleatoriamente un porcentaje de neuronas durante el entrenamiento para evitar sobreajuste?

A

Dropout.

B

Clip.

C

L1.

D

BatchNorm.

E

L2.

¿Qué tipo de red neuronal es más utilizada para el análisis de imágenes mediante detección de patrones espaciales?

A

Recurrente.

B

Generativa.

C

Bayesiana.

D

Convolucional.

E

Feedforward.

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