Evaluación Inteligencia Artificial

Examen Inteligencia Artificial

1) Nombres y Apellidos

2) Numero de Documento

3) ¿Qué librería de Python es ampliamente utilizada para el análisis de datos y manipulación de datos estructurados?

a) Keras

b) Scikit-learn

c) TensorFlow

d) Pandas

4) ¿Cuál de las siguientes es una aplicación común de la visión por computadora?

a) Reconocimiento de imágenes

b) Reconocimiento de voz

c) Análisis de sentimientos

d) Procesamiento de lenguaje natural

5) ¿Qué tipo de aprendizaje utiliza datos no etiquetados para encontrar patrones o estructuras?

a) Aprendizaje reforzado

b) Aprendizaje supervisado

c) Aprendizaje semi-supervisado

d) Aprendizaje no supervisado

6) ¿Cuál es el propósito de la normalización en el preprocesamiento de datos?

a) Escalar los datos a un rango específico

b) Convertir datos en texto

c) Reducir el tamaño de los datos

d) Aumentar el número de características

7) ¿Qué es la validación cruzada en el contexto de machine learning?

a) Un tipo de red neuronal

b) Un método para ajustar hiperparámetros

c) Un proceso para evaluar el rendimiento del modelo en diferentes subconjuntos de datos

d) Una técnica para dividir los datos en entrenamiento y prueba

8) ¿Qué técnica se utiliza para encontrar grupos o clusters en un conjunto de datos?

a) Redes neuronales recurrentes

b) Análisis de Componentes Principales (PCA)

c) Regresión lineal

d) K-means

9) ¿Qué tipo de función de activación se utiliza comúnmente en la capa de salida para problemas de clasificación binaria?

a) Tanh

b) Softmax

c) ReLU

d) Sigmoid

10) ¿Qué concepto se refiere al uso de técnicas para hacer que un modelo sea menos complejo y más generalizable?

a) Regularización

b) Aumento de datos

c) Optimización

d) Normalización

11) ¿Cuál es una técnica común para la visualización de datos en Python?

a) NumPy

b) Matplotlib

c) Scikit-learn

d) Pandas

12) ¿Qué es el "overfitting" en machine learning?

a) Cuando el modelo utiliza datos no etiquetados.

b) Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento deficiente en datos no vistos.

c) Cuando el modelo necesita más datos de entrenamiento.

d) Cuando el modelo generaliza bien a datos nuevos.

13) ¿Cómo se llama el proceso de ajustar los hiperparámetros de un modelo para mejorar su rendimiento?

a) Validación cruzada

b) Regularización

c) Reducción de dimensionalidad

d) Ajuste de hiperparámetros

14) Dado el siguiente conjunto de datos y código en Python, ¿qué realiza este fragmento de código?

a) Filtra los datos donde Compra sea igual a 1.

b) Calcula estadísticas descriptivas de los datos y muestra la media de las columnas.

c) Divide el conjunto de datos en dos partes: datos de entrenamiento y datos de prueba.

d) Entrena un modelo de regresión lineal para predecir las compras.

15) ¿Qué técnica se utiliza para evitar el sobreajuste (overfitting) en un modelo de machine learning?

a) Uso de funciones de activación

b) Normalización

c) Aumento del tamaño del batch

d) Aumento de datos

16) ¿Cuál es la función principal de la librería Pandas al trabajar con datos faltantes en un conjunto de datos?

a) Reemplazar automáticamente los valores faltantes con ceros.

b) Identificar, rellenar o eliminar valores faltantes con funciones específicas.

c) Evitar que los valores faltantes interfieran en el análisis de datos.

d) Transformar los valores faltantes en valores nulos.

17) ¿Cuál de las siguientes operaciones se realiza más eficientemente con NumPy que con listas de Python?

a) Lectura de archivos CSV.

b) Operaciones elementales sobre todos los elementos, como suma o multiplicación.

c) Almacenamiento de datos no estructurados.

d) Manipulación de texto en grandes volúmenes.

18) ¿Qué función en Python se utiliza para importar bibliotecas?

a) import()

b) import

c) require()

d) include()

19) ¿Cuál de las siguientes técnicas es comúnmente utilizada para la reducción de dimensionalidad?

a) Redes neuronales convolucionales

b) Regresión logística

c) Análisis de Componentes Principales (PCA)

d) K-means

20) ¿Qué es el aprendizaje supervisado en machine learning?

a) Un tipo de aprendizaje donde el modelo se entrena con datos etiquetados.

b) Un tipo de aprendizaje donde el modelo se entrena sin retroalimentación.

c) Un tipo de aprendizaje donde el modelo se entrena con datos no estructurados.

d) Un tipo de aprendizaje donde el modelo no tiene acceso a etiquetas.

21) ¿Cuál de las siguientes es una estructura de datos básica en Python?

a) Lista

b) Árbol

c) Matriz

d) Grafo

22) ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

a) Un hardware para ejecutar aplicaciones.

b) Un software que puede aprender y tomar decisiones similares a las humanas.

c) Una red de computadoras que se comunican entre sí.

d) Un algoritmo para realizar cálculos matemáticos.

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