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Questions and Answers
¿Cuál de los siguientes enfoques se utiliza para clasificación binaria?
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¿Qué métrica se utiliza para medir el porcentaje de predicciones correctas en un modelo?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la curva precisión-recall?
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¿Qué modelo agrupa datos en K clusters basándose en similitudes?
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¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje no supervisado?
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¿Qué indica un AUC cercano a 1 en un modelo?
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¿Cuál es la principal función del F-Score?
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¿Qué representa la matriz de confusión en la evaluación de modelos?
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¿Cuál es una de las suposiciones necesarias para el método K-Means?
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¿Qué representa el punto codo en el gráfico del codo?
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¿Cuál es un elemento clave de un árbol de decisión?
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¿Qué técnica se utiliza para minimizar el sobreajuste en árboles de decisión?
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¿Cuál de los siguientes criterios mide la homogeneidad de los datos en un nodo?
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¿Cuál es una limitación común de los árboles de decisión?
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¿Qué es el Random Forest en el contexto de árboles de decisión?
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En el algoritmo de regresión, ¿qué mide el Error Cuadrático Medio (MSE)?
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¿Cuál es uno de los beneficios del marketing de influencia?
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¿Qué elemento es clave para el éxito de una campaña de marketing de influencia?
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En el análisis de sentimiento, ¿cuál es la primera etapa del proceso?
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¿Qué técnica se utiliza para visualizar la frecuencia de palabras en el análisis de sentimiento?
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¿Qué consideraciones se deben tener al seleccionar influencers para una campaña?
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¿Cuál de las siguientes métricas se debería analizar para medir el desempeño de una campaña de marketing de influencia?
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¿Qué se debe evitar en la limpieza de datos para el análisis de sentimiento?
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¿Qué tipo de contenido es ideal para una campaña de marketing de influencia?
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¿Cuál de las siguientes estrategias se utiliza en árboles de decisión para evitar el sobreajuste?
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¿Qué función de activación produce salidas en el rango [-1, 1]?
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¿Cuál es una suposición clave en los modelos de árboles de decisión?
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¿Cuál es la principal diferencia entre regresión lineal y regresión logística?
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¿Cuál de los siguientes componentes NO forma parte de la estructura de una red neuronal artificial?
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¿Qué parámetro es fundamental para definir la estructura de una red neuronal?
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¿Qué se entiende por 'propagación hacia adelante' en el entrenamiento de redes neuronales?
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¿Qué ventaja tiene la función ReLU en redes neuronales?
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Study Notes
Marketing de Influencia
- Estrategia dinámica que aprovecha la influencia de personas para promocionar productos/servicios a una audiencia amplia.
- Se aplica en redes sociales y a creadores de contenido con comunidades.
Beneficios
- Ampliación de alcance: Influencers conectan a la marca con audiencias desconocidas para las estrategias tradicionales.
- Credibilidad: Recomendaciones de influencers son percibidas como genuinas.
- Mayor participación: Contenido atractivo que genera interacciones.
- Resultados medibles: Facilita el seguimiento de métricas clave como tráfico web, leads y ventas
Elementos clave para una campaña exitosa
-
Selección de influencers:
- Deben alinearse con los valores de la marca y el público objetivo.
- Se evalúa su relevancia, nivel de interacción y autenticidad.
-
Creación de contenido:
- Diseño de material atractivo acorde al mensaje de marca.
- Formatos diversos: publicaciones en redes, blogs, videos o experiencias interactivas.
-
Ejecución:
- Promoción del contenido en múltiples canales (redes sociales, correo electrónico, etc.).
- Se motiva a la interacción activa de los influencers con la audiencia.
-
Medición y evaluación:
- Análisis de métricas: leads, tasa de participación y ventas.
- Adaptación estratégica con base en los datos obtenidos.
Análisis de Sentimiento
- El Caso de Uso analiza el sentimiento en tres fases: limpieza de datos, análisis exploratorio de datos y modelado.
- Se eliminan datos irrelevantes o ruido para mejorar la calidad del modelo. Por ejemplo, se eliminan textos muy largos (más de 50 palabras).
- Se observa la distribución de sentimientos en los datos. Si predomina un sentimiento positivo, el modelo lo reflejará. Los gráficos de palabras frecuentes son útiles en esta etapa.
Modelado y Evaluación
- Regresión logística: Clasificación binaria con predicción de probabilidades.
- KNN: Clasificación basada en la distancia a los k vecinos más cercanos.
- Árbol de decisión: Clasificación jerárquica basada en decisiones.
- Random Forest: Conjunto de árboles de decisión para mejorar la precisión.
- Accuracy (Exactitud): Porcentaje de predicciones correctas (puede ser engañosa si las clases están desbalanceadas).
- Matriz de confusión: Clasificación de resultados (positivos/negativos verdaderos y falsos).
- Precisión: Proporción de predicciones positivas correctas.
- Exhaustividad (Recall): Proporción de verdaderos positivos detectados.
- F1-score: Combina precisión y exhaustividad en una sola métrica.
- AUC: Área bajo la curva ROC, mide el rendimiento general del modelo.
Clustering (Aprendizaje No Supervisado)
- Estrategia para encontrar patrones, relaciones o estructuras ocultas en datos sin etiquetar.
- Aplicaciones en la identificación de grupos, reducción de la dimensionalidad y descubrimiento de patrones.
Árboles de Decisión
- Algoritmo supervisado para clasificación y regresión.
- Estructura jerárquica con nodos raíz, nodos de decisión y nodos hoja que representan resultados finales.
- Usa criterios como la impureza de Gini o el Error Cuadrático Medio (MSE) para decisiones en el árbol.
Deep Learning
-
Aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales (ANN).
-
Inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.
-
Principalmente usado en procesamiento de lenguaje natural e imágenes.
-
Modelos lineales como redes neurales:
- Regresión lineal: Fórmula Y=w1x1+w2x2+w3x3+b
- Regresión logística: Función similar a Regresión lineal pero con función sigmoide.
-
Funciones de activación (Redes neuronales): Identidad, Sigmoide, Tangente hiperbólica y ReLU (Rectified Linear Unit).
-
Redes Neuronales artificiales (ANN): Estructura: capas de entrada, capas ocultas y capa de salida, que procesan datos brutos hasta resultados finales.
-
Entrenamiento de Redes neuronales:
- Propagación hacia adelante
- Función de pérdida (mide el error)
- Propagación hacia atrás
- Actualización de pesos (método de descenso por gradiente)
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Description
Este cuestionario explora las estrategias del marketing de influencia y sus beneficios clave. Aprende cómo seleccionar a los influencers adecuados y crear contenido atractivo para maximizar la participación. Descubre cómo estas tácticas pueden transformar la promoción de productos y servicios en el entorno digital.
