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Quiz Parte 3: IA de vanguardia y aplicaciones prácticas

Respuestas

c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador

c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador

c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador

c) Generar una representación de menor dimensión de los datos
b) Los VAEs utilizan enfoques probabilísticos para generar resultados, mientras que los Autoencoders no
b) Las GANs consisten en un generador y un discriminador que compiten entre sí
c) Reducen el tiempo de entrenamiento y el costo computacional al reutilizar el conocimiento de tareas anteriores
b) Permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT
b) ONNX asegura compatibilidad entre múltiples marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
a) AWS, Google Cloud y Azure
b) AWS Lambda o Google Cloud Functions
b) Pueden mantener dependencias a largo plazo y resolver el problema del gradiente que desaparece
c) El discriminador diferencia entre imágenes reales y falsas generadas por el generador