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Parte 1 del cuestionario: Redes Neuronales y Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo

Respuestas al Cuestionario

b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
c) Aumentar el número de capas.
c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
b) Un modo donde las operaciones de TensorFlow se ejecutan inmediatamente, lo que facilita la depuración y el desarrollo de modelos de manera interactiva.
c) API de Keras.
c) Aprendizaje por refuerzo.
a) Permite desplegar modelos de aprendizaje automático como servicios web escalables.
c) La API Sequential se utiliza para construir pilas lineales simples de capas, mientras que la API Funcional permite arquitecturas más complejas como entradas/salidas múltiples y capas compartidas.
b) Guardar los pesos del modelo o el modelo completo durante el entrenamiento, a menudo cuando mejora el rendimiento.
b) Deteniendo el proceso de entrenamiento una vez que el rendimiento del modelo en el conjunto de validación deja de mejorar.
b) Construir una aplicación web liviana que sirva predicciones a través de una API RESTful.
b) Permitir que el modelo se ejecute de manera eficiente en dispositivos móviles o embebidos.

b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
c) Aumentar el número de capas.
c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
b) Un modo donde las operaciones de TensorFlow se ejecutan inmediatamente, lo que facilita la depuración y el desarrollo de modelos de manera interactiva.
c) API de Keras.
c) Aprendizaje por refuerzo.
a) Permite desplegar modelos de aprendizaje automático como servicios web escalables.
c) La API Sequential se utiliza para construir pilas lineales simples de capas, mientras que la API Funcional permite arquitecturas más complejas como entradas/salidas múltiples y capas compartidas.
b) Guardar los pesos del modelo o el modelo completo durante el entrenamiento, a menudo cuando mejora el rendimiento.
b) Deteniendo el proceso de entrenamiento una vez que el rendimiento del modelo en el conjunto de validación deja de mejorar.
b) Construir una aplicación web liviana que sirva predicciones a través de una API RESTful.
b) Permitir que el modelo se ejecute de manera eficiente en dispositivos móviles o embebidos.

b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
c) Aumentar el número de capas.
c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
b) Un modo donde las operaciones de TensorFlow se ejecutan inmediatamente, lo que facilita la depuración y el desarrollo de modelos de manera interactiva.
c) API de Keras.
c) Aprendizaje por refuerzo.
a) Permite desplegar modelos de aprendizaje automático como servicios web escalables.
c) La API Sequential se utiliza para construir pilas lineales simples de capas, mientras que la API Funcional permite arquitecturas más complejas como entradas/salidas múltiples y capas compartidas.
b) Guardar los pesos del modelo o el modelo completo durante el entrenamiento, a menudo cuando mejora el rendimiento.
b) Deteniendo el proceso de entrenamiento una vez que el rendimiento del modelo en el conjunto de validación deja de mejorar.
b) Construir una aplicación web liviana que sirva predicciones a través de una API RESTful.
b) Permitir que el modelo se ejecute de manera eficiente en dispositivos móviles o embebidos.

b) Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal, que consta de una sola capa que toma decisiones basadas en combinaciones lineales de las entradas.
c) Aumentar el número de capas.
c) Generar probabilidades para problemas de clasificación multiclase.
b) Un modo donde las operaciones de TensorFlow se ejecutan inmediatamente, lo que facilita la depuración y el desarrollo de modelos de manera interactiva.
c) API de Keras.
c) Aprendizaje por refuerzo.
a) Permite desplegar modelos de aprendizaje automático como servicios web escalables.
c) La API Sequential se utiliza para construir pilas lineales simples de capas, mientras que la API Funcional permite arquitecturas más complejas como entradas/salidas múltiples y capas compartidas.
b) Guardar los pesos del modelo o el modelo completo durante el entrenamiento, a menudo cuando mejora el rendimiento.
b) Deteniendo el proceso de entrenamiento una vez que el rendimiento del modelo en el conjunto de validación deja de mejorar.
b) Construir una aplicación web liviana que sirva predicciones a través de una API RESTful.
b) Permitir que el modelo se ejecute de manera eficiente en dispositivos móviles o embebidos.