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EXAMEN FINAL (PIAD-427)

Puntaje:
20

¿Qué métrica es más adecuada para evaluar un modelo de regresión cuando se desea penalizar más los errores grandes?

A

Usar la entropía cruzada entre las salidas.

B

Medir la precisión porcentual de las predicciones.

C

Calcular el error cuadrático medio en el conjunto.

D

Determinar la distancia de Hamming obtenida.

E

Estimar el coeficiente de correlación de Pearson.

¿Qué módulo de scikit-learn permite calcular métricas como R² o MAE para un modelo entrenado?

A

analyze.

B

evaluate.

C

metrics.

D

scoring.

E

assess.

¿Qué técnica permite diagnosticar la multicolinealidad en un modelo de regresión múltiple?

A

Usar validación cruzada k-fold.

B

Calcular el factor de inflación de varianza.

C

Usar normalización z-score.

D

Aplicar regularización L1.

E

Aplicar codificación one-hot.

¿Qué método de la clase LinearRegression de scikit-learn se utiliza para entrenar el modelo?

A

run.

B

apply.

C

build.

D

fit.

E

train.

¿Qué operación en la preparación de datos evita que una variable con magnitudes grandes domine los coeficientes?

A

Duplicar filas dentro del dataset.

B

Crear variables polinómicas.

C

Reducir el número de clases.

D

Aplicar normalización tipo min-max.

E

Forzar un desbalanceo total.

¿Qué métrica evalúa la precisión de las detecciones comparando el área de solapamiento con el área combinada?

A

AUC.

B

F1.

C

IoU.

D

mAP.

E

Recall.

¿Qué técnica consiste en identificar y etiquetar todos los objetos presentes en una imagen?

A

Detección.

B

Segmentación.

C

Proyección.

D

Reconocimiento.

E

Localización.

¿Qué algoritmo localiza puntos clave en imágenes y los describe con vectores invariantes a escala?

A

ORB.

B

HOG.

C

SIFT.

D

LBP.

E

FAST.

¿Qué biblioteca de Python se usa comúnmente para manipulación básica de imágenes en arreglos?

A

Keras.

B

Pandas.

C

TensorFlow.

D

OpenCV.

E

Matplotlib.

¿Qué tarea asigna una única etiqueta a toda una imagen en visión computacional?

A

Clasificación.

B

Proyección.

C

Localización.

D

Agrupación.

E

Segmentación.

¿Qué medida de calidad evalúa la compacidad de los grupos en clustering?

A

Inercia.

B

Recuerdo.

C

Precisión.

D

AUC.

E

MAE.

¿Qué técnica de aprendizaje no supervisado se aplica para reducir el número de variables manteniendo la información esencial?

A

LDA.

B

KNN.

C

PCA.

D

SVM.

E

MLP.

¿Qué condición detiene el proceso iterativo de K-Means cuando no hay cambios en las asignaciones?

A

Divergencia.

B

Convergencia.

C

Escalado.

D

Aleatoriedad.

E

Complejidad.

¿Qué tipo de algoritmo no supervisado se utiliza para agrupar datos sin etiquetas previas?

A

Codificación.

B

Regresión.

C

Clustering.

D

Clasificación.

E

Segmentación.

¿Qué tipo de red neuronal utiliza memoria interna para procesar secuencias de datos como texto o series temporales?

A

Feedforward.

B

Residual.

C

Recurrente.

D

Convolucional.

E

Generativa.

¿Qué elemento en una red neuronal artificial realiza el cálculo ponderado de las entradas y aplica una función de activación?

A

Capa.

B

Peso.

C

Nodo.

D

Neurona.

E

Bucle.

¿Qué técnica de regularización apaga aleatoriamente un porcentaje de neuronas durante el entrenamiento para evitar sobreajuste?

A

Clip.

B

Dropout.

C

BatchNorm.

D

L2.

E

L1.

¿Qué tipo de red neuronal es más utilizada para el análisis de imágenes mediante detección de patrones espaciales?

A

Generativa.

B

Recurrente.

C

Convolucional.

D

Bayesiana.

E

Feedforward.

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