Quiz Parte 3: Temas Avanzados y Tendencias Futuras

Este quiz evaluará tu comprensión de la Parte 3, que abarca la ingeniería de características para el aprendizaje profundo, la selección avanzada de características y el aprendizaje automático automatizado (AutoML). Cada pregunta te invita a recordar conceptos y técnicas clave presentados en esta parte.

1. ¿Cuál es el propósito principal de la síntesis profunda de características en Featuretools?
   • A) Crear nuevas características especificando manualmente transformaciones
   • B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
   • C) Optimizar la selección de modelos basándose en características existentes
   • D) Mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático
2. ¿Qué técnica de ingeniería de características es particularmente útil para abordar la multicolinealidad en los datos?
   • A) Síntesis profunda de características
   • B) Aumentación de datos
   • C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
   • D) Codificación one-hot
3. ¿En qué escenario usarías una capa de aumentación en un modelo de aprendizaje profundo?
   • A) Cuando el conjunto de datos está equilibrado y bien escalado
   • B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
   • C) Para eliminar características irrelevantes del conjunto de datos
   • D) Al aplicar técnicas de AutoML a datos numéricos
4. ¿Qué utiliza TPOT para optimizar las tuberías de aprendizaje automático?
   • A) Optimización bayesiana
   • B) Ajuste de hiperparámetros
   • C) Programación genética
   • D) Validación cruzada
5. ¿Por qué es importante usar validación cruzada con Lasso y Ridge al realizar la selección de características?
   • A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
   • B) Para aumentar el número de características consideradas por el modelo
   • C) Para reducir el tiempo computacional de la selección de características
   • D) Para garantizar que todas las variables estén estandarizadas
6. ¿Cómo beneficia el metaaprendizaje de Auto-sklearn al proceso de entrenamiento de modelos?
   • A) Adaptando la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento
   • B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
   • C) Seleccionando modelos aleatoriamente para el entrenamiento
   • D) Centrándose exclusivamente en la ingeniería de características sin ajustar el modelo
7. ¿Cuál es una desventaja potencial de la ingeniería de características automatizada?
   • A) Mayor interpretabilidad del modelo
   • B) Falta de recursos computacionales
   • C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
   • D) Menor eficiencia en el despliegue del modelo
8. ¿Qué herramienta de AutoML discutida en la Parte 6 es especialmente útil para datos temporales y relacionales?
   • A) Auto-sklearn
   • B) MLBox
   • C) Featuretools
   • D) Google AutoML Tables
9. ¿Cuál es una estrategia común para abordar clases desequilibradas al usar bibliotecas de AutoML?
   • A) Aplicar codificación one-hot a todas las variables categóricas
   • B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
   • C) Seleccionar solo características numéricas
   • D) Excluir valores atípicos del conjunto de datos
10. ¿Cuál de las siguientes es una buena práctica para evitar la fuga de datos en tuberías de AutoML?
    • A) Usar datos del conjunto completo para ajustar transformaciones de escalado
    • B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
    • C) Seleccionar tantas características como sea posible para mejorar la precisión
    • D) Aplicar los pasos de ingeniería de características después de que el modelo esté completamente entrenado

Este quiz evaluará tu comprensión de la Parte 3, que abarca la ingeniería de características para el aprendizaje profundo, la selección avanzada de características y el aprendizaje automático automatizado (AutoML). Cada pregunta te invita a recordar conceptos y técnicas clave presentados en esta parte.

1. ¿Cuál es el propósito principal de la síntesis profunda de características en Featuretools?
   • A) Crear nuevas características especificando manualmente transformaciones
   • B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
   • C) Optimizar la selección de modelos basándose en características existentes
   • D) Mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático
2. ¿Qué técnica de ingeniería de características es particularmente útil para abordar la multicolinealidad en los datos?
   • A) Síntesis profunda de características
   • B) Aumentación de datos
   • C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
   • D) Codificación one-hot
3. ¿En qué escenario usarías una capa de aumentación en un modelo de aprendizaje profundo?
   • A) Cuando el conjunto de datos está equilibrado y bien escalado
   • B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
   • C) Para eliminar características irrelevantes del conjunto de datos
   • D) Al aplicar técnicas de AutoML a datos numéricos
4. ¿Qué utiliza TPOT para optimizar las tuberías de aprendizaje automático?
   • A) Optimización bayesiana
   • B) Ajuste de hiperparámetros
   • C) Programación genética
   • D) Validación cruzada
5. ¿Por qué es importante usar validación cruzada con Lasso y Ridge al realizar la selección de características?
   • A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
   • B) Para aumentar el número de características consideradas por el modelo
   • C) Para reducir el tiempo computacional de la selección de características
   • D) Para garantizar que todas las variables estén estandarizadas
6. ¿Cómo beneficia el metaaprendizaje de Auto-sklearn al proceso de entrenamiento de modelos?
   • A) Adaptando la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento
   • B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
   • C) Seleccionando modelos aleatoriamente para el entrenamiento
   • D) Centrándose exclusivamente en la ingeniería de características sin ajustar el modelo
7. ¿Cuál es una desventaja potencial de la ingeniería de características automatizada?
   • A) Mayor interpretabilidad del modelo
   • B) Falta de recursos computacionales
   • C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
   • D) Menor eficiencia en el despliegue del modelo
8. ¿Qué herramienta de AutoML discutida en la Parte 6 es especialmente útil para datos temporales y relacionales?
   • A) Auto-sklearn
   • B) MLBox
   • C) Featuretools
   • D) Google AutoML Tables
9. ¿Cuál es una estrategia común para abordar clases desequilibradas al usar bibliotecas de AutoML?
   • A) Aplicar codificación one-hot a todas las variables categóricas
   • B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
   • C) Seleccionar solo características numéricas
   • D) Excluir valores atípicos del conjunto de datos
10. ¿Cuál de las siguientes es una buena práctica para evitar la fuga de datos en tuberías de AutoML?
    • A) Usar datos del conjunto completo para ajustar transformaciones de escalado
    • B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
    • C) Seleccionar tantas características como sea posible para mejorar la precisión
    • D) Aplicar los pasos de ingeniería de características después de que el modelo esté completamente entrenado

Este quiz evaluará tu comprensión de la Parte 3, que abarca la ingeniería de características para el aprendizaje profundo, la selección avanzada de características y el aprendizaje automático automatizado (AutoML). Cada pregunta te invita a recordar conceptos y técnicas clave presentados en esta parte.

1. ¿Cuál es el propósito principal de la síntesis profunda de características en Featuretools?
   • A) Crear nuevas características especificando manualmente transformaciones
   • B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
   • C) Optimizar la selección de modelos basándose en características existentes
   • D) Mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático
2. ¿Qué técnica de ingeniería de características es particularmente útil para abordar la multicolinealidad en los datos?
   • A) Síntesis profunda de características
   • B) Aumentación de datos
   • C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
   • D) Codificación one-hot
3. ¿En qué escenario usarías una capa de aumentación en un modelo de aprendizaje profundo?
   • A) Cuando el conjunto de datos está equilibrado y bien escalado
   • B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
   • C) Para eliminar características irrelevantes del conjunto de datos
   • D) Al aplicar técnicas de AutoML a datos numéricos
4. ¿Qué utiliza TPOT para optimizar las tuberías de aprendizaje automático?
   • A) Optimización bayesiana
   • B) Ajuste de hiperparámetros
   • C) Programación genética
   • D) Validación cruzada
5. ¿Por qué es importante usar validación cruzada con Lasso y Ridge al realizar la selección de características?
   • A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
   • B) Para aumentar el número de características consideradas por el modelo
   • C) Para reducir el tiempo computacional de la selección de características
   • D) Para garantizar que todas las variables estén estandarizadas
6. ¿Cómo beneficia el metaaprendizaje de Auto-sklearn al proceso de entrenamiento de modelos?
   • A) Adaptando la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento
   • B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
   • C) Seleccionando modelos aleatoriamente para el entrenamiento
   • D) Centrándose exclusivamente en la ingeniería de características sin ajustar el modelo
7. ¿Cuál es una desventaja potencial de la ingeniería de características automatizada?
   • A) Mayor interpretabilidad del modelo
   • B) Falta de recursos computacionales
   • C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
   • D) Menor eficiencia en el despliegue del modelo
8. ¿Qué herramienta de AutoML discutida en la Parte 6 es especialmente útil para datos temporales y relacionales?
   • A) Auto-sklearn
   • B) MLBox
   • C) Featuretools
   • D) Google AutoML Tables
9. ¿Cuál es una estrategia común para abordar clases desequilibradas al usar bibliotecas de AutoML?
   • A) Aplicar codificación one-hot a todas las variables categóricas
   • B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
   • C) Seleccionar solo características numéricas
   • D) Excluir valores atípicos del conjunto de datos
10. ¿Cuál de las siguientes es una buena práctica para evitar la fuga de datos en tuberías de AutoML?
    • A) Usar datos del conjunto completo para ajustar transformaciones de escalado
    • B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
    • C) Seleccionar tantas características como sea posible para mejorar la precisión
    • D) Aplicar los pasos de ingeniería de características después de que el modelo esté completamente entrenado

Este quiz evaluará tu comprensión de la Parte 3, que abarca la ingeniería de características para el aprendizaje profundo, la selección avanzada de características y el aprendizaje automático automatizado (AutoML). Cada pregunta te invita a recordar conceptos y técnicas clave presentados en esta parte.

1. ¿Cuál es el propósito principal de la síntesis profunda de características en Featuretools?
   • A) Crear nuevas características especificando manualmente transformaciones
   • B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
   • C) Optimizar la selección de modelos basándose en características existentes
   • D) Mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático
2. ¿Qué técnica de ingeniería de características es particularmente útil para abordar la multicolinealidad en los datos?
   • A) Síntesis profunda de características
   • B) Aumentación de datos
   • C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
   • D) Codificación one-hot
3. ¿En qué escenario usarías una capa de aumentación en un modelo de aprendizaje profundo?
   • A) Cuando el conjunto de datos está equilibrado y bien escalado
   • B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
   • C) Para eliminar características irrelevantes del conjunto de datos
   • D) Al aplicar técnicas de AutoML a datos numéricos
4. ¿Qué utiliza TPOT para optimizar las tuberías de aprendizaje automático?
   • A) Optimización bayesiana
   • B) Ajuste de hiperparámetros
   • C) Programación genética
   • D) Validación cruzada
5. ¿Por qué es importante usar validación cruzada con Lasso y Ridge al realizar la selección de características?
   • A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
   • B) Para aumentar el número de características consideradas por el modelo
   • C) Para reducir el tiempo computacional de la selección de características
   • D) Para garantizar que todas las variables estén estandarizadas
6. ¿Cómo beneficia el metaaprendizaje de Auto-sklearn al proceso de entrenamiento de modelos?
   • A) Adaptando la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento
   • B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
   • C) Seleccionando modelos aleatoriamente para el entrenamiento
   • D) Centrándose exclusivamente en la ingeniería de características sin ajustar el modelo
7. ¿Cuál es una desventaja potencial de la ingeniería de características automatizada?
   • A) Mayor interpretabilidad del modelo
   • B) Falta de recursos computacionales
   • C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
   • D) Menor eficiencia en el despliegue del modelo
8. ¿Qué herramienta de AutoML discutida en la Parte 6 es especialmente útil para datos temporales y relacionales?
   • A) Auto-sklearn
   • B) MLBox
   • C) Featuretools
   • D) Google AutoML Tables
9. ¿Cuál es una estrategia común para abordar clases desequilibradas al usar bibliotecas de AutoML?
   • A) Aplicar codificación one-hot a todas las variables categóricas
   • B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
   • C) Seleccionar solo características numéricas
   • D) Excluir valores atípicos del conjunto de datos
10. ¿Cuál de las siguientes es una buena práctica para evitar la fuga de datos en tuberías de AutoML?
    • A) Usar datos del conjunto completo para ajustar transformaciones de escalado
    • B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
    • C) Seleccionar tantas características como sea posible para mejorar la precisión
    • D) Aplicar los pasos de ingeniería de características después de que el modelo esté completamente entrenado