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Quiz Parte 3: Temas Avanzados y Tendencias Futuras
Respuestas
- B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
- C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
- B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
- C) Programación genética
- A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
- B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
- C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
- C) Featuretools
- B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
- B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
Respuestas
- B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
- C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
- B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
- C) Programación genética
- A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
- B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
- C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
- C) Featuretools
- B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
- B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
Respuestas
- B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
- C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
- B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
- C) Programación genética
- A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
- B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
- C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
- C) Featuretools
- B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
- B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento
Respuestas
- B) Generar automáticamente nuevas características combinando y transformando datos entre tablas relacionadas
- C) Técnicas de regularización como Lasso y Ridge
- B) Para aumentar la variedad de imágenes de entrenamiento y mejorar la robustez del modelo
- C) Programación genética
- A) Para prevenir el sobreajuste asegurando que las características seleccionadas se generalicen en diferentes divisiones de datos
- B) Usando información previa sobre modelos exitosos para mejorar la eficiencia y precisión en nuevos conjuntos de datos
- C) Riesgo de sobreajuste si se generan demasiadas características
- C) Featuretools
- B) Aumentación de datos para la clase minoritaria
- B) Asegurar que los pasos de ingeniería de características y transformaciones se apliquen solo a los datos de entrenamiento