Para que sirve el test

¿Cuáles son las tres operaciones genéticas principales?. Cruce, heurística, y fitness. Torneo, hfo, mutación. Gen, cromosoma, descendencia. Cruce, mutación y selección.

¿A que hace referencia las siglas “AIoT”?. Domótica + Internet de las cosas. Inteligencia Artificial + Ciudades inteligentes. Internet Artificial + Sensores. Inteligencia artificial + Internet de las cosas.

Señale una desventaja de los sistemas expertos. Sistemas replicables. Rendimiento y tasa de error alto. Respuesta sin emociones. Adquisición de conocimiento técnico.

¿Qué procesos se deberían ubicar en los bloques en blanco del siguiente sistema difuso?. Entradas discretas – Salidas discretas. Entradas difusas – Salidas difusas. Conjunto difuso de entrada – Conjunto difuso de salida. Fuzzificador – Desfuzzificador.

¿Con qué comando rápido podemos ejecutar una celda en Jupyter Notebook?. Alt + E. Shift + D. Ctrl + Spr. Shift + Enter.

¿Cuál es la diferencia entre incertidumbre e imprecisión en los sistemas difusos?. La incertidumbre se refiere a la falta de certeza y conocimiento, y la imprecisión es la falta de exactitud. La incertidumbre es el desconocimiento de información y la imprecisión es información falsa o errónea. La incertidumbre es la falta de límites o categorías definidas y la imprecisión es la falta conocimiento. La imprecisión es la ambigüedad en los conceptos del sistema y la imprecisión es la sobrecarga de datos informativos.

¿Cuál de las siguientes librerías está especializada en el tratamiento difuso?. numpy. matplotlib. tensorflow.keras. fuzzy.

¿Cuál descripción representa mejor una red neuronal artificial?. Una regla matemática fija que solo puede procesar una entrada y nunca aprende de ejemplos. Una base de datos que almacena registros sin modificar sus parámetros. Un método de inteligencia artificial con nodos interconectados y organizados en capas, inspirado en el cerebro humano. Un protocolo de comunicación diseñado únicamente para conectar computadoras mediante Internet.

Señale las gráficas que pertenecen a lógica difusa. A. B. C. D.

¿Cómo se define la salida de la función ReLU?. Devuelve valores entre cero y uno mediante una curva sigmoidal. Devuelve siempre uno, independientemente del valor de entrada. Devuelve el cuadrado de cualquier valor recibido por la neurona. Devuelve cero para entradas negativas y conserva la entrada cuando es no negativa.

¿Qué característica distingue a una red neuronal convolucional de una red totalmente conectada?. Todas sus neuronas se conectan obligatoriamente con cada neurona de todas las capas. No emplea funciones de activación ni ajusta parámetros durante el entrenamiento. Solo puede utilizar una neurona y una única variable de entrada. Las neuronas se conectan con subgrupos locales, lo que reduce conexiones y recursos computacionales.

¿Cuál es el objetivo de los algoritmos genéticos?. Analizar los datos de acuerdo con su etiqueta. Encontrar el mejor camino. Maximizar o minimizar. Recorrer en anchura todas las posibles soluciones.

¿A qué tipo de grafo corresponde la siguiente imagen?. Digrafo. Unidireccional. Dirigido. Ponderado.

¿En qué gestor de paquetes puedo encontrar los softwares Spyder y Jupiter Notebook?. RSTUDIO. WOLFRAM. PYTHON. ANACONDA.

¿Qué expresión representa la operación Intersección entre conjunto difusos?. 𝐵 ⊆ 𝐴 ↔ 𝜇𝐵(𝑥) ≤ 𝜇𝐴 (𝑥) para ∀𝑥 ∈ x. 𝜇𝐶 (𝑥) = max(𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) = 𝜇𝐴 (𝑥) ∨ 𝜇𝐵(𝑥)) para ∀𝑥 ∈ 𝑋. 𝜇𝐶 (𝑥) = min(𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) = 𝜇𝐴 (𝑥) ∧ 𝜇𝐵(𝑥)) para ∀𝑥 ∈ x. 𝜇∼𝐴 (𝑥) = 1 − 𝜇𝐴 (𝑥) para ∀𝑥 ∈ x.

¿Cómo funciona el algoritmo de Back tracking?. Se basa en el funcionamiento de la genética propuesta por Charles Darwin, utiliza individuos, población y mutaciones. Es similar a buscar el camino correcto en un laberinto, el momento en que tomemos una ruta que no es la adecuada damos vuelta y empezamos desde el último punto válido. Funciona de manera similar a las redes neuronales y su proceso de sinapsis para lograr comunicarse.

¿A qué función de membresía corresponde la siguiente configuración de parámetros? Python def ........(x, x0): if (type(x) is int) or (type(x) is float): # Si X es entero o real evalua para el valor entrante. if x == x0: m = 1.0 else: m = 0.0 return m. A. B. C. D.

¿Qué representa la siguiente imagen?. Representa el comportamiento de los datos mediante una función Sigmoide. Una función de decisión y agregación. Representa el funcionamiento de un threshold en el ejemplo propuesto. La neurona M -P, con 4 entradas y 1 salida.

¿Cuál es el propósito principal de una función de activación en una red neuronal?. Convertir cualquier salida continua en un archivo de texto. Eliminar todos los pesos y sesgos de las neuronas. Ordenar alfabéticamente los ejemplos antes del entrenamiento. Introducir no linealidad para que la red pueda aprender patrones complejos.

¿Qué característica presenta la correlación positiva más fuerte con la variable FARE?. PAYMENT_TYPE. TRIP_MILES. TIP_RATE. COMPANY.

¿Qué conjunto de columnas se selecciona para construir el DataFrame de entrenamiento?. IMAGE, LABEL, WIDTH, HEIGHT, CHANNELS y PIXELS. TRIP_DATE, DRIVER_NAME, VEHICLE_COLOR, ROUTE, CITY y WEATHER. TRIP_MILES, TRIP_SECONDS, FARE, COMPANY, PAYMENT_TYPE y TIP_RATE. FARE, AGE, GENDER, SALARY, OCCUPATION y EDUCATION.

¿Cuál es la diferencia entre IA Débil e IA fuerte?. La IA débil es el tipo de inteligencia artificial que se utiliza actualmente la IA fuerte es un enfoque a futuro. La IA fuerte es el tipo de inteligencia artificial que se utiliza actualmente la IA débil es un enfoque a futuro. La IA débil representa los inicios de la IA. La IA fuerte es la que utilizamos actualmente. Su diferencia radica en la aplicación específica que se quiera realizar.

¿Qué representa la siguiente línea de código en el problema del viajero?. Calculamos la distancia entre el primero y el último individuo. Creamos una población aleatoria y le asignamos un índice. Se genera un size tool box aleatorio. Se crea un individuo y se asigna el parámetro en donde va a ir el valor de fitness.

¿Es la Inteligencia Artificial una ciencia nueva, y a quiénes se considera como los padres de la IA?. La Inteligencia Artificial no es un campo reciente; se formalizó en los años 50, y algunos de sus padres son Alan Turing, John McCarthy y Marvin Minsky, quienes establecieron bases fundamentales en el razonamiento y la cognición artificial. La Inteligencia Artificial es una disciplina de reciente creación, y sus fundadores fueron Alan Turing y Herbert Simon, quienes introdujeron el concepto de aprendizaje automático en la década de los 90. Aunque es un campo que ha surgido en la última década, la IA fue desarrollada principalmente por John McCarthy y Marvin Minsky, quienes establecieron los primeros principios de la robótica avanzada. La Inteligencia Artificial es una ciencia emergente que surgió en los últimos 20 años, siendo pioneros John McCarthy y Alan Turing, quienes diseñaron los primeros modelos de redes neuronales.

Se plantea elegir una de las dos botellas de agua teniendo en cuenta que la opción A presenta un factor de pertinencia de 0.8 al conjunto agua potable y la opción B una probabilidad de 0.8 de ser agua potable. ¿Cuál es la mejor opción?. Se debería elegir la opción A debido a que únicamente un 0.2 por ciento no corresponde a agua potable. Se debería elegir la opción A debido a que un factor de pertinencia de 0.8 al conjunto agua potable sería mejor que una probabilidad de 0.8. Se debería elegir la opción B puesto que una probabilidad de 0.8 de que la botella contenga agua potable es mejor que un factor de pertinencia de 0.8. Se debería elegir la opción B puesto que de cada 10 botellas al menos 2 contendrán agua potable.

¿Es el test de Turing un medidor suficiente para entender las capacidades de la IA?. No, el Test de Turing es únicamente un experimento teórico y no tiene relevancia en la evaluación práctica de la inteligencia artificial actual, que se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos. Sí, el Test de Turing es el único criterio necesario para determinar si una IA es verdaderamente inteligente, ya que evalúa su capacidad para imitar el comportamiento humano en todos los aspectos. Sí, el Test de Turing mide todos los aspectos fundamentales de la inteligencia artificial, incluidas la resolución de problemas complejos y la comprensión emocional. No, aunque el Test de Turing es relevante para medir si una IA puede imitar conversaciones humanas, no es suficiente para evaluar completamente las capacidades de una IA, ya que no contempla aspectos como el razonamiento o la creatividad.

Señale dos características de los sistemas inteligentes. Capacidad de aprendizaje a través de experiencias anteriores. Autonomía para tomar decisiones. No se pueden interrelacionar con otros agentes. Trabajan en entornos netamente específicos.

¿Cuál es la función del Kernel en una rede neuronal convolucional?. Es la función matemática que nos permite encontrar detalles en las imágenes. Es una matriz de números o filtro aplicada a la imagen original. Es el núcleo del sistema operativo. Es un tipo de red neuronal.

¿Cuáles son los valores lingüísticos del siguiente sistema difuso?. Infancia, Juventud, adultez joven. x ∈ [0; 33] años. 𝑢 ∈ [0; 1] años. Edad, Grado de pertenencia.

¿De qué depende el rendimiento de algoritmo de Machine Learning?. Calidad y representación de los datos. Habilidad del programador. De la cantidad de capas neuronales. Hardware y software del sistema.

¿Qué pretende lograr una técnica de clusterización?. Agrupar datos similares entre sí y separar en otros grupos los datos con características diferentes. Calcular una única línea recta que atraviese todos los datos disponibles. Etiquetar manualmente cada ejemplo antes de iniciar cualquier análisis. Asignar recompensas a un agente por cada decisión realizada en un entorno.

¿Qué combinación de optimizador y función de pérdida se utiliza para compilar el modelo?. Optimizador RMSprop y pérdida de error cuadrático medio. Optimizador Adagrad y pérdida de error absoluto porcentual. Optimizador SGD y pérdida de clasificación hinge. Optimizador Adam y pérdida de entropía cruzada categórica.

¿Cuál es el objetivo predictivo principal del notebook de regresión lineal?. Predecir el tipo de pago utilizado por un pasajero. Predecir la ubicación exacta del conductor en tiempo real. Predecir la compañía que realizará cada recorrido. Predecir la tarifa de un viaje en taxi en Chicago.

¿Qué nos devuelve como respuesta el algoritmo de Floyds?. Una matriz en la que se muestran las posibles uniones de coste mínimo entre cada pareja de nodos. Una lista con las aristas y los pesos de cada una de ellas. Un vector de soporte en donde se muestra la unión de vértices. Un diccionario con los posibles caminos representados por listas.

¿Cuál de las siguientes librerías presenta funcionalidades similares a Excel?. Matplotlib. Pytorch. Pandas. Numpy.

¿Cuáles son las tres maneras de transformar la información que nos da un grafo a lenguaje código?. Matriz de aristas, lista de adyacencia, K-means. Lista de aristas, BFS, DPS. Lista de aristas, matriz de adyacencia, lista de adyacencia. Lista de adyacencia, vectores de soporte, clusttering.

Señale la respuesta correcta sobre las aplicaciones de los grafos tipo árbol. Análisis sintáctico de lenguajes de programación Aprendizaje automático. Árboles Genealógicos. Computación evolutiva. Análisis de búsqueda no informada Análisis de problemas Gaussianos. Detección de patrones en imágenes. Detección de lenguaje de señas.

A qué operación de conjuntos difusos hace referencia la siguiente imagen: 𝜇𝐶 (𝑥) = min(𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) = 𝜇𝐴 (𝑥) ∧ 𝜇𝐵(𝑥)) para ∀𝑥 ∈ x. 𝜇∼𝐴 (𝑥) = 1 − 𝜇𝐴 (𝑥) para ∀𝑥 ∈ x. 𝐵 ⊆ 𝐴 ↔ 𝜇𝐵(𝑥) ≤ 𝜇𝐴 (𝑥) para ∀𝑥 ∈ x. 𝜇𝐶 (𝑥) = max(𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵 (𝑥)) = 𝜇𝐴 (𝑥) ∨ 𝜇𝐵 (𝑥)) para ∀𝑥 ∈ x.

¿Cuál es la principal desventaja de los sistemas difusos?. Necesita linealizarlo. Requiere conocer las reglas lingüísticas del sistema de control propuestas por un experto. Identifica el sistema. Requiere conocer el modelo matemático.

¿Qué actividad corresponde a la etapa de monitoreo de un sistema de Machine Learning desplegado?. Construir únicamente el conjunto inicial de entrenamiento y detener el proyecto. Vigilar errores, calidad de datos y sesgos, y reentrenar el modelo cuando sea necesario. Sustituir todas las predicciones del modelo por decisiones manuales permanentes. Seleccionar por primera vez el objetivo comercial antes de recopilar datos.

¿Cómo se obtiene la segunda característica utilizada junto con TRIP_MILES en el experimento de dos variables?. TRIP_MINUTES se obtiene dividiendo TRIP_SECONDS para 60. TRIP_MINUTES se obtiene dividiendo FARE para TRIP_MILES. TRIP_MINUTES se obtiene sumando TIP_RATE y TRIP_SECONDS. TRIP_MINUTES se obtiene multiplicando TRIP_SECONDS por 60.

¿Qué representa el umbral en la neurona de McCulloch y Pitts?. El porcentaje de ejemplos reservado para evaluar el modelo. La cantidad mínima de entradas activas necesaria para activar la salida. El número total de capas ocultas que posee la red neuronal. La velocidad con la que se descargan los datos de entrenamiento.

¿Cuál es el universo de discurso del siguiente sistema difuso?. Infancia, Juventud, adultez joven. Edad, Grado de pertenencia. 𝑢 ∈ [0; 1] años. 𝑥 ∈ [0; 33] años.

¿Qué elemento del sistema experto médico contiene las siguientes líneas de código?. Motor de inferencia. Base del conocimiento. Interfaz de usuario.

Señale 3 características principales del Big Data. Virtual. Volumen. Variedad. Velocidad.

¿A qué algoritmo pertenece el siguiente código?. BFS. DFS. A*. Backtraking.

¿Todos los desarrollos y aplicaciones actuales de Inteligencia Artificial pertenecen a la IA Débil o a la IA Fuerte?. Todos los desarrollos actuales de IA pertenecen a la IA Débil, que está limitada a tareas específicas, mientras que la IA Fuerte, capaz de pensar y razonar como un humano, sigue siendo teórica. Los desarrollos actuales de IA abarcan tanto la IA Débil como la IA Fuerte, pues ya existen sistemas con habilidades cognitivas generales comparables a las humanas. Ninguno de los desarrollos actuales pertenece a la IA Débil, ya que esta tecnología ha sido superada por la IA Fuerte, que domina el campo de la inteligencia artificial moderna. Todos los desarrollos actuales de IA pertenecen a la IA Fuerte, ya que son capaces de razonar de forma general y resolver cualquier tipo de problema como lo haría un ser humano.

¿Cuál es la opción correcta?. Se recomienda el algoritmo A* por sobre el algoritmo BFS ya que trabaja mejor en búsqueda no informada. Se recomienda el algoritmo DFS por sobre el algoritmo genético ya que es mejor en optimización. Se recomienda el algoritmo DFS por sobre el algoritmo BFS ya que requiere menos memoria. Se recomienda el algoritmo BFS por sobre el algoritmo DFS ya que requiere menos memoria.

¿Cuál es el concepto que mejor se adapta a la definición de Machine Learning?. Clasificación formada por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Ciencia que aglutina varias disciplinas o ramas de la tecnología con el objetivo de diseñar máquinas programadas para realizar tareas de forma automática o para simular el comportamiento humano o animal. Método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. Categoría de la inteligencia artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente a partir de datos y experiencias pasadas y hacer predicciones.

¿Cuáles son los tres tipos de aprendizaje automático más utilizados?. Aprendizaje lógico, difuso y clásico. Aprendizaje automático, Deep Learning, machine Learning. Aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo. Aprendizaje superior, medio, bajo.

¿Cuál es la característica principal del aprendizaje supervisado?. Existe un factor humano que participa en la supervisión del procesamiento de datos. Los datos se dividen en grupos teniendo en cuenta las diferentes características. Los datos poseen etiquetas que facilitan el proceso de predicción. Los algoritmos aprenden de forma automática a través de descubrir patrones en los datos.

¿Cuál es la tarifa máxima registrada en el conjunto de datos analizado en el notebook?. $31.69. $68.12. $159.25. $648.60.

¿Cuál enunciado define mejor el aprendizaje automático o Machine Learning?. Obliga a programar manualmente cada respuesta posible antes de que el sistema pueda procesar información nueva. Se limita a almacenar grandes volúmenes de datos sin identificar patrones ni producir resultados predictivos. Permite que los sistemas aprendan de datos y experiencias para mejorar sus predicciones con mínima programación explícita. Sustituye todos los algoritmos informáticos por reglas fijas que no cambian durante la operación del sistema.

¿Cuál es el objetivo general del aprendizaje no supervisado?. Optimizar decisiones mediante recompensas y penalizaciones definidas por un entorno. Memorizar etiquetas conocidas para repetirlas sin analizar los datos. Ajustar una función usando pares de entrada y salida proporcionados por un docente. Inferir estructuras o patrones presentes en un conjunto de datos sin etiquetas.

¿Qué funcionalidad tenía el sistema experto MYCIN?. Analizar la estructura molecular. Detectar infecciones sanguíneas. Predecir el riesgo de parto prematuro. Diagnosticar enfermedades pulmonare.

¿Cuál es el concepto que más se ajusta a Sistema experto?. Programa computacional que representa y razona el conocimiento de algún tema especializado. Entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional. Algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita.

¿Cuál es la definición correcta de un agente inteligente?. Un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno, procesa la información y actúa de manera autónoma para maximizar sus posibilidades de éxito utilizando actuadores. Un agente inteligente es un sistema que únicamente procesa grandes cantidades de datos, pero no puede interactuar con su entorno. Un agente inteligente es una máquina que solo responde a comandos humanos directos y no puede tomar decisiones de manera autónoma. Un agente inteligente es cualquier programa de computadora que puede ejecutar tareas sin la intervención humana.

¿Cuáles son los tres elementos principales de un grafo?. Aristas, arcos, nodos. Vértices, nodos, grados. Nodos, aristas, grados. Nodo, aristas, vértices.

Señale una razón válida para que la lógica difusa tenga participación en los sistemas actuales. La realidad se puede representar en términos de verdadero y falso. La realidad obedece a las leyes y normas del álgebra de Boole. La realidad humana maneja normas lingüísticas imprecisas. La realidad es un conjunto de proposiciones totalmente precisas.

¿A qué tipo de función de membresía corresponde la siguiente gráfica?. Gaussiana. Trapezoidal. Singleton. Sigmoidal.

¿Qué característica se utiliza como entrada en el primer experimento de entrenamiento?. TRIP_SECONDS. TRIP_MILES. TIP_RATE. PAYMENT_TYPE.

¿Cuál es una limitación de la neurona de McCulloch y Pitts descrita en el documento?. No puede generar una salida igual a cero. No puede resolver problemas que no sean linealmente separables. No puede recibir valores binarios en sus entradas. No permite establecer manualmente un umbral de activación.

¿Qué característica distingue al aprendizaje supervisado?. Aprende una relación entre entradas y salidas a partir de ejemplos previamente etiquetados. Organiza los datos en grupos sin conocer previamente ninguna categoría. Trabaja solo con datos sin etiquetas y evita definir resultados esperados. Aprende exclusivamente mediante recompensas entregadas por un entorno dinámico.