Datos de prueba y entrenamiento en aprendizaje profundo

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¿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?

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

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

Datos etiquetados Signup and view all the answers

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

Realizar agrupamientos de datos basándose en similitudes. Signup and view all the answers

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

El uso de datos etiquetados vs. no etiquetados. Signup and view all the answers

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

Fase de pruebas Signup and view all the answers

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

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

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

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

Datos de prueba y entrenamiento en aprendizaje profundo

Podcast Beta

Questions and Answers

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

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

¿Qué función cumple un algoritmo de aprendizaje no supervisado?

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

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

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

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

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

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

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

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