Quiz Parte 3: IA de vanguardia y aplicaciones prácticas
Preguntas
1. ¿Cuál es el propósito principal de un Autoencoder?
a) Clasificar imágenes en diferentes categorías
b) Predecir valores futuros en una serie temporal
c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
d) Detectar anomalías en los datos
2. ¿Cuál es la diferencia clave entre Autoencoders y Autoencoders Variacionales (VAEs)?
a) Los Autoencoders usan una capa convolucional, mientras que los VAEs no
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
c) Los VAEs solo se utilizan para la predicción de series temporales
d) Los Autoencoders requieren aprendizaje supervisado, mientras que los VAEs usan aprendizaje no supervisado
3. ¿Cuál de las siguientes describe mejor a las Redes Generativas Adversarias (GANs)?
a) Las GANs consisten en dos redes neuronales: un generador y un clasificador
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Las GANs solo se utilizan para la clasificación de imágenes
d) Las GANs son modelos de aprendizaje completamente supervisado
4. En el aprendizaje por transferencia, ¿cuál es la principal ventaja de usar modelos preentrenados?
a) Siempre requieren menos parámetros que los modelos regulares
b) Pueden generalizar bien sin necesidad de más entrenamiento
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
d) Son mejores para sobreajustar los datos de entrenamiento
5. ¿Cuál es el rol de TensorFlow Lite en la computación en el edge?
a) Acelera el entrenamiento de modelos en la nube
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
c) Facilita la integración de la IA con flujos de datos en tiempo real
d) Solo se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisado
6. ¿Cuál es el beneficio clave de usar ONNX para desplegar modelos de aprendizaje automático?
a) ONNX permite construir y desplegar modelos exclusivamente usando PyTorch
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
c) ONNX optimiza automáticamente los modelos para datos de alta dimensión
d) ONNX está diseñado principalmente para el aprendizaje supervisado
7. ¿Qué plataformas en la nube se utilizan comúnmente para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala?
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS, Apple iCloud e IBM Cloud
c) IBM Watson, Google Search y Microsoft Edge
d) PyTorch Hub, TensorFlow Hub y TorchServe
8. Al desplegar modelos de aprendizaje automático en producción en plataformas en la nube, ¿qué servicio se usa típicamente para alojar APIs para la inferencia de modelos?
a) TensorFlow Hub
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
c) Python Flask
d) Google Colab
9. ¿Cuál es la ventaja clave de usar redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) para la predicción de series temporales?
a) Pueden procesar datos en paralelo, acelerando el tiempo de entrenamiento
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) Requieren menos preprocesamiento de datos en comparación con otros modelos
d) Solo son adecuadas para tareas de clasificación de imágenes
10. En un proyecto de generación de imágenes basado en GANs, ¿cuál es el rol del discriminador?
a) El discriminador genera imágenes falsas a partir de ruido
b) El discriminador mejora la calidad de las imágenes generadas ajustando las entradas de ruido
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador
d) El discriminador realiza tareas de clasificación en el conjunto de datos real
Preguntas
1. ¿Cuál es el propósito principal de un Autoencoder?
a) Clasificar imágenes en diferentes categorías
b) Predecir valores futuros en una serie temporal
c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
d) Detectar anomalías en los datos
2. ¿Cuál es la diferencia clave entre Autoencoders y Autoencoders Variacionales (VAEs)?
a) Los Autoencoders usan una capa convolucional, mientras que los VAEs no
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
c) Los VAEs solo se utilizan para la predicción de series temporales
d) Los Autoencoders requieren aprendizaje supervisado, mientras que los VAEs usan aprendizaje no supervisado
3. ¿Cuál de las siguientes describe mejor a las Redes Generativas Adversarias (GANs)?
a) Las GANs consisten en dos redes neuronales: un generador y un clasificador
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Las GANs solo se utilizan para la clasificación de imágenes
d) Las GANs son modelos de aprendizaje completamente supervisado
4. En el aprendizaje por transferencia, ¿cuál es la principal ventaja de usar modelos preentrenados?
a) Siempre requieren menos parámetros que los modelos regulares
b) Pueden generalizar bien sin necesidad de más entrenamiento
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
d) Son mejores para sobreajustar los datos de entrenamiento
5. ¿Cuál es el rol de TensorFlow Lite en la computación en el edge?
a) Acelera el entrenamiento de modelos en la nube
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
c) Facilita la integración de la IA con flujos de datos en tiempo real
d) Solo se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisado
6. ¿Cuál es el beneficio clave de usar ONNX para desplegar modelos de aprendizaje automático?
a) ONNX permite construir y desplegar modelos exclusivamente usando PyTorch
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
c) ONNX optimiza automáticamente los modelos para datos de alta dimensión
d) ONNX está diseñado principalmente para el aprendizaje supervisado
7. ¿Qué plataformas en la nube se utilizan comúnmente para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala?
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS, Apple iCloud e IBM Cloud
c) IBM Watson, Google Search y Microsoft Edge
d) PyTorch Hub, TensorFlow Hub y TorchServe
8. Al desplegar modelos de aprendizaje automático en producción en plataformas en la nube, ¿qué servicio se usa típicamente para alojar APIs para la inferencia de modelos?
a) TensorFlow Hub
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
c) Python Flask
d) Google Colab
9. ¿Cuál es la ventaja clave de usar redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) para la predicción de series temporales?
a) Pueden procesar datos en paralelo, acelerando el tiempo de entrenamiento
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) Requieren menos preprocesamiento de datos en comparación con otros modelos
d) Solo son adecuadas para tareas de clasificación de imágenes
10. En un proyecto de generación de imágenes basado en GANs, ¿cuál es el rol del discriminador?
a) El discriminador genera imágenes falsas a partir de ruido
b) El discriminador mejora la calidad de las imágenes generadas ajustando las entradas de ruido
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador
d) El discriminador realiza tareas de clasificación en el conjunto de datos real
Preguntas
1. ¿Cuál es el propósito principal de un Autoencoder?
a) Clasificar imágenes en diferentes categorías
b) Predecir valores futuros en una serie temporal
c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
d) Detectar anomalías en los datos
2. ¿Cuál es la diferencia clave entre Autoencoders y Autoencoders Variacionales (VAEs)?
a) Los Autoencoders usan una capa convolucional, mientras que los VAEs no
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
c) Los VAEs solo se utilizan para la predicción de series temporales
d) Los Autoencoders requieren aprendizaje supervisado, mientras que los VAEs usan aprendizaje no supervisado
3. ¿Cuál de las siguientes describe mejor a las Redes Generativas Adversarias (GANs)?
a) Las GANs consisten en dos redes neuronales: un generador y un clasificador
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Las GANs solo se utilizan para la clasificación de imágenes
d) Las GANs son modelos de aprendizaje completamente supervisado
4. En el aprendizaje por transferencia, ¿cuál es la principal ventaja de usar modelos preentrenados?
a) Siempre requieren menos parámetros que los modelos regulares
b) Pueden generalizar bien sin necesidad de más entrenamiento
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
d) Son mejores para sobreajustar los datos de entrenamiento
5. ¿Cuál es el rol de TensorFlow Lite en la computación en el edge?
a) Acelera el entrenamiento de modelos en la nube
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
c) Facilita la integración de la IA con flujos de datos en tiempo real
d) Solo se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisado
6. ¿Cuál es el beneficio clave de usar ONNX para desplegar modelos de aprendizaje automático?
a) ONNX permite construir y desplegar modelos exclusivamente usando PyTorch
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
c) ONNX optimiza automáticamente los modelos para datos de alta dimensión
d) ONNX está diseñado principalmente para el aprendizaje supervisado
7. ¿Qué plataformas en la nube se utilizan comúnmente para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala?
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS, Apple iCloud e IBM Cloud
c) IBM Watson, Google Search y Microsoft Edge
d) PyTorch Hub, TensorFlow Hub y TorchServe
8. Al desplegar modelos de aprendizaje automático en producción en plataformas en la nube, ¿qué servicio se usa típicamente para alojar APIs para la inferencia de modelos?
a) TensorFlow Hub
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
c) Python Flask
d) Google Colab
9. ¿Cuál es la ventaja clave de usar redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) para la predicción de series temporales?
a) Pueden procesar datos en paralelo, acelerando el tiempo de entrenamiento
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) Requieren menos preprocesamiento de datos en comparación con otros modelos
d) Solo son adecuadas para tareas de clasificación de imágenes
10. En un proyecto de generación de imágenes basado en GANs, ¿cuál es el rol del discriminador?
a) El discriminador genera imágenes falsas a partir de ruido
b) El discriminador mejora la calidad de las imágenes generadas ajustando las entradas de ruido
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador
d) El discriminador realiza tareas de clasificación en el conjunto de datos real
Preguntas
1. ¿Cuál es el propósito principal de un Autoencoder?
a) Clasificar imágenes en diferentes categorías
b) Predecir valores futuros en una serie temporal
c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
d) Detectar anomalías en los datos
2. ¿Cuál es la diferencia clave entre Autoencoders y Autoencoders Variacionales (VAEs)?
a) Los Autoencoders usan una capa convolucional, mientras que los VAEs no
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
c) Los VAEs solo se utilizan para la predicción de series temporales
d) Los Autoencoders requieren aprendizaje supervisado, mientras que los VAEs usan aprendizaje no supervisado
3. ¿Cuál de las siguientes describe mejor a las Redes Generativas Adversarias (GANs)?
a) Las GANs consisten en dos redes neuronales: un generador y un clasificador
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Las GANs solo se utilizan para la clasificación de imágenes
d) Las GANs son modelos de aprendizaje completamente supervisado
4. En el aprendizaje por transferencia, ¿cuál es la principal ventaja de usar modelos preentrenados?
a) Siempre requieren menos parámetros que los modelos regulares
b) Pueden generalizar bien sin necesidad de más entrenamiento
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
d) Son mejores para sobreajustar los datos de entrenamiento
5. ¿Cuál es el rol de TensorFlow Lite en la computación en el edge?
a) Acelera el entrenamiento de modelos en la nube
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
c) Facilita la integración de la IA con flujos de datos en tiempo real
d) Solo se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisado
6. ¿Cuál es el beneficio clave de usar ONNX para desplegar modelos de aprendizaje automático?
a) ONNX permite construir y desplegar modelos exclusivamente usando PyTorch
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
c) ONNX optimiza automáticamente los modelos para datos de alta dimensión
d) ONNX está diseñado principalmente para el aprendizaje supervisado
7. ¿Qué plataformas en la nube se utilizan comúnmente para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala?
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS, Apple iCloud e IBM Cloud
c) IBM Watson, Google Search y Microsoft Edge
d) PyTorch Hub, TensorFlow Hub y TorchServe
8. Al desplegar modelos de aprendizaje automático en producción en plataformas en la nube, ¿qué servicio se usa típicamente para alojar APIs para la inferencia de modelos?
a) TensorFlow Hub
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
c) Python Flask
d) Google Colab
9. ¿Cuál es la ventaja clave de usar redes de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) para la predicción de series temporales?
a) Pueden procesar datos en paralelo, acelerando el tiempo de entrenamiento
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) Requieren menos preprocesamiento de datos en comparación con otros modelos
d) Solo son adecuadas para tareas de clasificación de imágenes
10. En un proyecto de generación de imágenes basado en GANs, ¿cuál es el rol del discriminador?
a) El discriminador genera imágenes falsas a partir de ruido
b) El discriminador mejora la calidad de las imágenes generadas ajustando las entradas de ruido
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador
d) El discriminador realiza tareas de clasificación en el conjunto de datos real