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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

Usar la entropía cruzada entre las salidas.

B

Estimar el coeficiente de correlación de Pearson.

C

Medir la precisión porcentual de las predicciones.

D

Calcular el error cuadrático medio en el conjunto.

E

Determinar la distancia de Hamming obtenida.

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

A

assess.

B

metrics.

C

analyze.

D

evaluate.

E

scoring.

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

A

Aplicar codificación one-hot.

B

Aplicar regularización L1.

C

Calcular el factor de inflación de varianza.

D

Usar normalización z-score.

E

Usar validación cruzada k-fold.

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

A

build.

B

train.

C

run.

D

fit.

E

apply.

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

A

Reducir el número de clases.

B

Crear variables polinómicas.

C

Duplicar filas dentro del dataset.

D

Aplicar normalización tipo min-max.

E

Forzar un desbalanceo total.

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

A

IoU.

B

mAP.

C

Recall.

D

AUC.

E

F1.

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

A

Segmentación.

B

Reconocimiento.

C

Proyección.

D

Detección.

E

Localización.

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

A

FAST.

B

SIFT.

C

ORB.

D

HOG.

E

LBP.

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

A

Matplotlib.

B

Keras.

C

Pandas.

D

OpenCV.

E

TensorFlow.

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

A

Localización.

B

Segmentación.

C

Proyección.

D

Clasificación.

E

Agrupación.

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

A

MAE.

B

Precisión.

C

AUC.

D

Recuerdo.

E

Inercia.

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

A

KNN.

B

SVM.

C

PCA.

D

MLP.

E

LDA.

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

A

Aleatoriedad.

B

Escalado.

C

Complejidad.

D

Divergencia.

E

Convergencia.

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

A

Clustering.

B

Clasificación.

C

Regresión.

D

Codificación.

E

Segmentación.

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

A

Recurrente.

B

Convolucional.

C

Generativa.

D

Feedforward.

E

Residual.

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

A

Nodo.

B

Capa.

C

Peso.

D

Bucle.

E

Neurona.

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

A

Clip.

B

Dropout.

C

L1.

D

L2.

E

BatchNorm.

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

A

Feedforward.

B

Generativa.

C

Convolucional.

D

Recurrente.

E

Bayesiana.

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