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Course 182

Course 182

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¿Cuál

es la función del "Generador" en una Red Adversaria Generativa (GAN)?

Generar nuevas instancias de datos a partir de números aleatorios.

✅

Actuar

como un filtro móvil sobre una imagen.

❌

Evaluar

la autenticidad de los datos recibidos.

❌

Comparar el error entre la capa oculta y la visible.

❌

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¿Cuál

es la diferencia fundamental entre un modelo de clasificación y uno de

regresión?

existe diferencia; ambos términos son sinónimos en Python.

❌

La clasificación predice categorías discretas y la regresión valores numéricos continuos.

✅

clasificación usa datos etiquetados y la regresión no.

❌

regresión predice categorías y la clasificación valores numéricos.

❌

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¿En

qué consiste la técnica de "Bootstrap" dentro del algoritmo de Random

Forest?

En realizar aleatoriamente el muestreo de filas y características para formar subconjuntos de datos.

✅

En eliminar los nodos con menor importancia en el árbol.

❌

aplicar una función de activación a la capa de salida.

❌

promediar los pesos para obtener el modelo final.

❌

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¿Qué

técnica de regularización consiste en omitir aleatoriamente unidades de las

capas ocultas durante el entrenamiento para evitar el sobreajuste?

Parada

temprana (Early stopping).

❌

Deserción (Dropout).

✅

Aprendizaje

de transferencia.

❌

Aumento de datos (Data augmentation).

❌

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¿Cuál

es una de las principales ventajas de utilizar Árboles de Decisión según las

fuentes?

Son

inmunes a pequeñas variaciones en los datos.

❌

Siempre

generalizan mejor que las redes neuronales.

❌

Son fáciles de entender, visualizar y requieren poca preparación de datos.

✅

No pueden manejar datos categóricos.

❌

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¿Qué

métrica se utiliza comúnmente para comparar los precios pronosticados con los

reales en un modelo de regresión?

Precisión

(Accuracy).

❌

Error cuadrático medio.

✅

Función sigmoidea.

❌

Tasa

de verdadero positivo.

❌

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¿Cuál

es la función principal de una "matriz de confusión" en el

aprendizaje supervisado?

Clasificar

las predicciones en verdadero positivo, verdadero negativo, falso positivo y

falso negativo.

✅

Calcular

la pendiente de una línea de regresión.

❌

Determinar

los pesos iniciales de una red neuronal.

❌

Realizar

una división binaria en árboles de decisión.

❌

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En el

contexto de Support Vector Machines (SVM), ¿Qué representa el

"Margen"?

error total del modelo tras el entrenamiento.

❌

La brecha entre las dos líneas en los puntos de datos más cercanos de clases diferentes.

✅

número de capas ocultas en la arquitectura.

❌

porcentaje de datos descartados por nulos.

❌

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¿Qué fenómeno ocurre cuando un modelo hace generalizaciones sobre elementos de datos coincidentes que no están realmente relacionados con el análisis?

Regresión

logística.

❌

Validación

cruzada.

❌

Sobreajuste (Overfitting).

✅

Propagación

hacia adelante.

❌

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