Tema 2: IA para Robótica

Cul es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo?

Maximizar una seal de recompensa numrica

Cul es la diferencia entre un agente y un entorno en el aprendizaje por refuerzo?

Un agente es el modelo a desarrollar y el entorno es el escenario fsico sobre el que acta

Qu es un episodio en el aprendizaje por refuerzo?

Cada actuacin del agente sobre el entorno

Cul es la principal diferencia entre el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado?

En el aprendizaje por refuerzo se usa deep learning, mientras que en el aprendizaje supervisado se usa machine learning Signup and view all the answers

Cul es la principal aplicacin de las redes neuronales convolucionales (CNN) en visin por computador?

Todas las anteriores Signup and view all the answers

Cul es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo cuando no se tienen datos de entrenamiento?

Aprender por prueba y error Signup and view all the answers

Cul es la principal ventaja del aprendizaje por refuerzo sobre el aprendizaje supervisado?

En el aprendizaje por refuerzo se puede aprender sin datos de entrenamiento Signup and view all the answers

Cuál es el propósito principal del algoritmo de retropropagación (backpropagation) en el entrenamiento de redes neuronales?

Actualizar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error de salida Signup and view all the answers

Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las redes neuronales profundas (deep learning) es correcta?

Pueden modelar relaciones complejas entre las variables de entrada y salida Signup and view all the answers

En el proceso de entrenamiento de una red neuronal, qué representa la función de pérdida o función de costo?

La diferencia entre las salidas predichas y las salidas deseadas Signup and view all the answers

Qué es esencial para que el algoritmo de retropropagación funcione correctamente en una red neuronal?

Que las funciones de activación de las neuronas sean continuas y derivables Signup and view all the answers

Cuál de las siguientes técnicas se utiliza comúnmente en el aprendizaje profundo (deep learning) para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste?

Regularización Signup and view all the answers

En el contexto de las redes neuronales, qué significa la expresión 'propagación hacia adelante' (forward propagation)?

El cálculo de las salidas de la red neuronal a partir de las entradas Signup and view all the answers

Cuál es la principal ventaja de utilizar redes neuronales profundas en comparación con redes neuronales poco profundas?

Pueden capturar características y patrones más complejos en los datos Signup and view all the answers

Durante el entrenamiento de una red neuronal, qué papel desempeña la tasa de aprendizaje?

Determina la magnitud de los cambios en los pesos de las conexiones Signup and view all the answers

Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la inicialización de pesos en una red neuronal es correcta?

Los pesos iniciales deben ser valores aleatorios pequeños Signup and view all the answers

En el contexto del aprendizaje profundo, qué se entiende por 'vanishing gradients' o gradientes desvanecientes?

Un problema en el que los gradientes se vuelven demasiado pequeños durante la retropropagación Signup and view all the answers