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Questions and Answers
¿Cuál fue la predicción del modelo para la flor que resultó ser una Iris-virginica?
¿Cuál es el nodo raíz en base a las medidas de desorden dados para los atributos?
¿Cuáles son las técnicas que utilizan la medida del desorden a través de la fórmula dada?
¿Cómo se construye el árbol de decisión de forma recursiva?
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¿Cuál es la medida del desorden para el atributo 'temperatura' y la clase 'alta' en el dataset dado?
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¿Qué es un árbol de decisión?
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¿Cuál es el objetivo del coeficiente de Silueta en clustering?
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Si se construye el perceptrón con los valores iniciales en los pesos de w1=0.4 y w2=0.6, ¿cuál es el valor final de w1?
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Dadas las siguientes entradas y pesos, determinar el valor de neta.
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Dadas las siguientes entradas a la red neuronal, ¿cuál es el valor de neta?
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Dadas los siguientes valores de un perceptrón, ¿cuáles son los valores correctos de y?
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¿Cuál es el soporte de {A}->{C}?
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¿Cuál es la confianza en {B,C}->{D}?
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¿Cuál es el soporte en {A,B}->{C}?
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¿Cuál es la arquitectura dominante para los Large Language Models?
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¿Cómo se entrenan los LLM's?
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¿Qué es BERT en el contexto de los modelos generativos?
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¿Qué son los LLM?
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¿Qué es el Diccionario Blando en los Transformers?
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¿Qué es el tipo de red neuronal transformer?
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¿Cuáles serían las columnas determinantes para el siguiente dataset, en caso de utilizar un modelo condicional o de reglas?
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¿Qué es verdadero en relación a las características de descripción y no predicción para los árboles de decisión?
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Considerando el siguiente dataset, y el modelo. ¿Cuál es el valor de determinación de la clase QUEMADO=SI?
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¿Cuáles son medidas de tendencia central?
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¿Cuál es la mediana?
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¿Cuál es el límite superior antes de determinar un valor fuera de rango, considerando los siguientes valores?
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Los datos presentados por la estadística de la herramienta son:
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¿Qué tipo de simetría tiene?
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¿Qué alternativas aparecen cuando existen valores faltantes?
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La operaciones de transformación más usuales son:
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Si al dataset de estudiantes.csv se filtran solo los estudiantes de la zona rural, ¿cuántos quedan?
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Study Notes
Preguntas y Respuestas
Modelo Condicionales y Árboles de Decisión
- Las columnas determinantes para un modelo condicional o de reglas son protector, pelo y estructura, peso.
- Un árbol de decisión es una herramienta que permite mostrar cómo está organizada la información disponible y recorrer sus ramas para tomar decisiones.
- Un modelo condicional perfecto para un dataset es aquel que determina la relación entre las variables y la etiqueta resultado.
Medidas de Tendencia Central
- Las medidas de tendencia central son la media, mediana, moda, rango medio, varianza, desviación estándar, cuartiles y rango intercuartil.
- La mediana es el valor que está en el medio de una distribución de datos ordenados.
Tratamiento de Valores Faltantes
- Al existir valores faltantes, las alternativas para tratarlos son filtrar el registro o ejemplo, llenar el atributo manualmente, utilizar un valor específico, utilizar el promedio, mediana, imputar con la moda, eliminar el atributo o registros sin importar cuántos sean.
Operaciones de Transformación de Atributos
- Las operaciones de transformación de atributos son aumentar la dimensionalidad, discretización de atributos, reemplazar valores faltantes, numerización y normalización.
- Discretizar un atributo numérico implica dividir su rango de valores en categorías o rangos específicos.
Bootstrap
- Bootstrap reduce la varianza de un modelo y permite evaluar su robustez.
Agrupamiento (Clustering)
- El coeficiente de Silueta es una métricapara evaluar la calidad del agrupamiento obtenido con algoritmos de clustering.
- Un análisis de cluster es eficiente si se minimizan la distancia intracluster y se maximiza la distancia intercluster.
Perceptrón y Redes Neuronales
- La entrada neta se describe por la fórmula: entrada neta = suma de las señales de entrada multiplicadas por los pesos o ponderadas.
- La función de transferencia es necesaria para que la señal de entrada neta se active o desactive.
- La normalización de los valores es necesaria para que todos los atributos tengan el mismo peso en la toma de decisiones.
- La estrategia básica para entrenar un modelo de regresión lineal es plantearlo de forma matemática y buscar una fórmula mediante el método de mínimos cuadrados.### Redes Neuronales
- La mayor esperanza para las capas medias de una red neuronal es reconocer patrones complejos en las imágenes.
- Una neurona en una red neuronal representa una función.
- Las activaciones en una capa de una red neuronal se determinan por la capa anterior, considerando las capas ocultas y la de salida.
- En una red neuronal, el softmax se utiliza para determinar la operación importante de multiplicación entre matrices.
- El vector conformado por todas las derivadas parciales en diferentes direcciones indica la dirección hacia la que la pendiente desciende.
- En una red neuronal para predecir un número entre 0 y 9 dibujado en una plantilla, la última capa de la red neuronal corresponde a los números entre 0 y 9, donde cada neurona corresponde a un número.
Funciones y Operaciones
- La función de activación comúnmente utilizada para empujar la suma pesada en un rango entre 0 y 1 es la sigmoid.
- El BIAS en una neurona de una red neuronal representa el umbral de activación de la neurona.
- La salida y de un perceptrón se realiza mediante la aplicación de f(neta).
Perceptrones
- Un perceptrón se entrena para resolver un problema específico, tal como la alarma que tiene dos sensores X1 y X2.
- El valor final de w1 en un perceptrón se determina después de entrenar la red neuronal con los valores iniciales en los pesos de w1 y w2.
- El valor de neta se calcula según las entradas y los pesos en la red neuronal.
Análisis de Datos
- El soporte en {A}->{C} se calcula como el número de veces que A y C aparecen juntas dividido entre el número de veces que A aparece.
- La confianza en {B,C}->{D} se calcula como el soporte de {B,C,D} dividido entre el soporte de {B,C}.
- El soporte en {A,B,}->{C} es el número de veces que A, B y C aparecen juntas dividido entre el número de veces que A y B aparecen.
Lenguaje Natural y Transformadores
- La arquitectura dominante para los Large Language Models (LLM) es la transformer.
- Los LLM se entrenan con enormes cantidades de datos.
- BERT es un modelo de lenguaje desarrollado por Google.
- El Diccionario Blando en los transformadores establece la atención entre palabras.
- El tipo de red neuronal transformer es una red neuronal que aprende contexto y significado.
- El mecanismo de atención en una red neuronal transformer es un mecanismo para crear y dar fuerza a las relaciones entre palabras.
- El embedding de palabras en una red neuronal transformer es un vector de números que representa una palabra.
- El multi-head self-attention es un enfoque para prestar atención a diferentes partes de la secuencia.
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Description
Determina las columnas determinantes para un dataset en un modelo condicional o de reglas. Identifica las características relevantes en relación con la descripción y no descripción.
