Tema 8

¿Cuál es una de las razones por las que los datos son cruciales para el desarrollo y el funcionamiento de los sistemas de IA?. Para reducir la complejidad de los algoritmos. Para entrenar, validar y probar los modelos de IA. Para reemplazar los algoritmos de IA. Para minimizar el uso de hardware en los sistemas de IA.

¿Qué tipo de datos están organizados en formatos fijos como bases de datos relacionales?. Datos no estructurados. Datos semiestructurados. Datos estructurados. Datos de sensores.

¿Qué se debe hacer con los datos antes de que puedan ser utilizados para entrenar modelos de IA?. Guardarlos en una base de datos NoSQL. Anonimizarlos y pseudonimizarlos. Procesarlos y limpiarlos para eliminar inconsistencias. Cifrarlos en tránsito y en reposo.

¿Qué técnica se utiliza para proteger la identidad de los individuos en los conjuntos de datos reemplazando los datos identificativos con pseudónimos?. Cifrado. Regulaciones y cumplimiento. Anonimización. Pseudonimización.

¿Cuál de las siguientes técnicas de procesamiento de datos implica reemplazar datos perdidos con estimaciones basadas en otros datos?. Normalización. Imputación de valores faltantes. Análisis de Componentes Principales (PCA). Codificación.

¿Qué técnica de transformación de datos ajusta los valores de datos para que sigan una escala común?. Estandarización. Normalización. Codificación one-hot. Análisis de correlación.

¿Cuál de las siguientes técnicas de reducción de dimensionalidad transforma los datos a un nuevo espacio de menor dimensión que captura la mayor variabilidad posible?. Codificación. Eliminación de duplicados. Análisis de Componentes Principales (PCA). Agrupación y agregación.

¿Cuál de los siguientes no es un paso en la limpieza de datos?. Imputación de valores faltantes. Eliminación de duplicados. Codificación. Corrección de errores.

¿Cuál es el objetivo principal de la minería de datos?. Almacenar grandes conjuntos de datos. Descubrir patrones, correlaciones y tendencias significativas en grandes conjuntos de datos. Generar informes financieros. Realizar copias de seguridad de datos.

¿Qué se entiende por 'instancias' en el contexto de la minería de datos?. Atributos o variables en un conjunto de datos. Regularidades o tendencias en los datos. Algoritmos de machine learning. Casos individuales o registros en un conjunto de datos.