Cuestionario: Conceptos Esenciales de Redes Neuronales

1. Una neurona en una red neuronal típicamente:

2. Un perceptrón es:

3. La función principal de la retropropagación es:

4. Escalado de los datos de entrenamiento:

5. El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica principalmente:

6. TensorFlow y PyTorch son:

7. ¿Cuándo se deben elegir modelos tradicionales de aprendizaje automático en lugar de redes neuronales?

8. Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para:

9. ¿Para qué tipo de datos son más adecuadas las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)?

10. ¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de utilizar redes neuronales?

11. ¿Qué función cumple una función de activación en una neurona?

12. ¿Qué fase implica calcular la pérdida y luego ajustar los pesos hacia atrás a través de las capas?

13. En el contexto de las redes neuronales, las épocas se refieren a:

14. Una red neuronal sobreajustada:

Una neurona en una red neuronal típicamente:

Select the correct answer

Transmite señales eléctricas.

Recibe entradas y produce una salida basada en ellas.

Puede aprender sin ninguna entrada.

Solo existe en sistemas biológicos.

Un perceptrón es:

Select the correct answer

Una red neuronal con una sola capa.

Otro nombre para neurona.

Un tipo de función de activación.

Una solución de almacenamiento en la nube.

La función principal de la retropropagación es:

Select the correct answer

Predecir la siguiente secuencia en los datos.

Ajustar los pesos en la red neuronal en función de los errores.

Filtrar el ruido de la entrada.

Almacenar los resultados de la propagación hacia adelante.

Escalado de los datos de entrenamiento:

Select the correct answer

Hace que los datos sean ilegibles.

Puede ayudar a mejorar la velocidad y precisión del entrenamiento de redes neuronales.

Solo es necesario para modelos tradicionales de aprendizaje automático.

Introduce más ruido en los datos.

El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica principalmente:

Select the correct answer

Establecer aleatoriamente todos los pesos y sesgos.

Evitar el uso de funciones de activación.

Ajustar iterativamente los pesos para minimizar el error.

Utilizar únicamente la propagación hacia adelante.

TensorFlow y PyTorch son:

Select the correct answer

Librerías/marcos para aprendizaje profundo.

Tipos de funciones de activación.

Métodos de propagación hacia atrás.

Tipos específicos de redes neuronales.

¿Cuándo se deben elegir modelos tradicionales de aprendizaje automático en lugar de redes neuronales?

Select the correct answer

Al trabajar con reconocimiento de imágenes.

Cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños y patrones más simples.

Solo en tareas que requieren predicciones de secuencias.

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para:

Select the correct answer

Datos de texto sin secuencia.

Datos tabulares.

Solo datos unidimensionales.

Datos de imágenes.

¿Para qué tipo de datos son más adecuadas las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)?

Select the correct answer

Clasificación de imágenes.

Análisis de datos tabulares.

Datos secuenciales como series temporales o texto.

Datos estáticos sin ningún orden.

¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de utilizar redes neuronales?

Select the correct answer

Puede reconocer patrones complejos.

Puede manejar grandes conjuntos de datos.

Siempre proporciona resultados interpretables.

¿Qué función cumple una función de activación en una neurona?

Select the correct answer

Ayuda a almacenar datos.

Asiste en la retropropagación.

Introduce flexibilidad al modelo.

Reduce la cantidad de parámetros.

¿Qué fase implica calcular la pérdida y luego ajustar los pesos hacia atrás a través de las capas?

Select the correct answer

Inicialización

Regularización

Retropropagación

Propagación hacia adelante

En el contexto de las redes neuronales, las épocas se refieren a:

Select the correct answer

La profundidad máxima de una red.

El número de neuronas.

El número de veces que el conjunto de datos completo pasa por la red.

La tasa de aprendizaje de una red.

Una red neuronal sobreajustada:

Select the correct answer

Presenta un rendimiento muy bueno en los datos de entrenamiento pero deficiente en datos nuevos o no vistos.

Presenta un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.

Presenta un buen rendimiento en datos no vistos pero deficiente en los datos de entrenamiento.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 4

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1. Una neurona en una red neuronal típicamente:

2. Un perceptrón es:

3. La función principal de la retropropagación es:

4. Escalado de los datos de entrenamiento:

5. El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica principalmente:

6. TensorFlow y PyTorch son:

7. ¿Cuándo se deben elegir modelos tradicionales de aprendizaje automático en lugar de redes neuronales?

8. Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para:

9. ¿Para qué tipo de datos son más adecuadas las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)?

10. ¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de utilizar redes neuronales?

11. ¿Qué función cumple una función de activación en una neurona?

12. ¿Qué fase implica calcular la pérdida y luego ajustar los pesos hacia atrás a través de las capas?

13. En el contexto de las redes neuronales, las épocas se refieren a:

14. Una red neuronal sobreajustada:

Una neurona en una red neuronal típicamente:

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Transmite señales eléctricas.

Recibe entradas y produce una salida basada en ellas.

Puede aprender sin ninguna entrada.

Solo existe en sistemas biológicos.

Un perceptrón es:

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Una red neuronal con una sola capa.

Otro nombre para neurona.

Un tipo de función de activación.

Una solución de almacenamiento en la nube.

La función principal de la retropropagación es:

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Predecir la siguiente secuencia en los datos.

Ajustar los pesos en la red neuronal en función de los errores.

Filtrar el ruido de la entrada.

Almacenar los resultados de la propagación hacia adelante.

Escalado de los datos de entrenamiento:

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Hace que los datos sean ilegibles.

Puede ayudar a mejorar la velocidad y precisión del entrenamiento de redes neuronales.

Solo es necesario para modelos tradicionales de aprendizaje automático.

Introduce más ruido en los datos.

El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica principalmente:

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Establecer aleatoriamente todos los pesos y sesgos.

Evitar el uso de funciones de activación.

Ajustar iterativamente los pesos para minimizar el error.

Utilizar únicamente la propagación hacia adelante.

TensorFlow y PyTorch son:

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Librerías/marcos para aprendizaje profundo.

Tipos de funciones de activación.

Métodos de propagación hacia atrás.

Tipos específicos de redes neuronales.

¿Cuándo se deben elegir modelos tradicionales de aprendizaje automático en lugar de redes neuronales?

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Al trabajar con reconocimiento de imágenes.

Cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños y patrones más simples.

Solo en tareas que requieren predicciones de secuencias.

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para:

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Datos de texto sin secuencia.

Datos tabulares.

Solo datos unidimensionales.

Datos de imágenes.

¿Para qué tipo de datos son más adecuadas las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)?

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Clasificación de imágenes.

Análisis de datos tabulares.

Datos secuenciales como series temporales o texto.

Datos estáticos sin ningún orden.

¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de utilizar redes neuronales?

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Puede reconocer patrones complejos.

Puede manejar grandes conjuntos de datos.

Siempre proporciona resultados interpretables.

¿Qué función cumple una función de activación en una neurona?

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Ayuda a almacenar datos.

Asiste en la retropropagación.

Introduce flexibilidad al modelo.

Reduce la cantidad de parámetros.

¿Qué fase implica calcular la pérdida y luego ajustar los pesos hacia atrás a través de las capas?

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Inicialización

Regularización

Retropropagación

Propagación hacia adelante

En el contexto de las redes neuronales, las épocas se refieren a:

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La profundidad máxima de una red.

El número de neuronas.

El número de veces que el conjunto de datos completo pasa por la red.

La tasa de aprendizaje de una red.

Una red neuronal sobreajustada:

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Presenta un rendimiento muy bueno en los datos de entrenamiento pero deficiente en datos nuevos o no vistos.

Presenta un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.

Presenta un buen rendimiento en datos no vistos pero deficiente en los datos de entrenamiento.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

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