Datos de prueba y entrenamiento en aprendizaje profundo
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Questions and Answers

¿Cuál es el proceso que se debe seguir si un modelo no es fiable?

  • Eliminar los datos etiquetados existentes y empezar de cero.
  • Introducir más datos etiquetados y seguir entrenando el modelo. (correct)
  • No se menciona en el texto cómo mejorar la fiabilidad del modelo.
  • Dejar de utilizar el modelo y buscar uno nuevo.

    • ¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático se menciona en el texto que no necesita entradas etiquetadas?

  • Aprendizaje por refuerzo
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje profundo
  • Aprendizaje no supervisado (correct)

    • ¿Qué función cumple un algoritmo de aprendizaje no supervisado?

  • Requiere tener datos etiquetados para funcionar correctamente.
  • Solo clasifica los datos que ya están etiquetados.
  • Es menos efectivo que el aprendizaje supervisado.
  • Encuentra relaciones entre los datos sin necesidad de etiquetas. (correct)

    • ¿Qué característica describe al proceso del aprendizaje automático no supervisado?

    <p>Encuentra patrones en los datos analizando similitudes y diferencias.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos se utilizan en el aprendizaje automático supervisado para entrenar un modelo?

    <p>Datos etiquetados</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la finalidad del algoritmo K-Means en el aprendizaje automático no supervisado?

    <p>Realizar agrupamientos de datos basándose en similitudes.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado?

    <p>El uso de datos etiquetados vs. no etiquetados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué fase del proceso de aprendizaje automático se encarga de validar la precisión del modelo?

    <p>Fase de pruebas</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué función cumple el algoritmo DBSCAN dentro del aprendizaje automático?

    <p>Clasifica los datos basándose en similitudes con otros conjuntos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Por qué es importante introducir más datos etiquetados cuando un modelo no es fiable?

    <p>Para mejorar la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas.</p> Signup and view all the answers

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