30 preguntas que cubren los doce módulos: fundamentos, matemáticas, algoritmos, evaluación,
deep learning, NLP, visión y MLOps. Recibes retroalimentación inmediata y un desglose por módulo.
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1[Introducción a la IA] La diferencia central entre programación tradicional y Machine Learning es que en ML…
2[Introducción a la IA] La detección de fraude con ejemplos históricos etiquetados es un problema de…
3[Fundamentos matemáticos] El gradiente de $f(x,y)=x^2+3xy$ en el punto $(1,2)$ es…
4[Fundamentos matemáticos] En PCA, los autovectores de la matriz de covarianza indican…
5[Fundamentos matemáticos] Si $P(A)=0.3$, $P(B)=0.5$ y $A$, $B$ son independientes, entonces $P(A\cap B)$ es…
6[Python para ML] ¿Qué devuelve `np.array([1,2,3]).reshape(3,1) * np.array([10,20])`?
7[Python para ML] Para imputar valores faltantes numéricos con la mediana dentro de un pipeline, lo correcto es…
8[Fundamentos de ML] Añadir más datos de entrenamiento suele reducir principalmente…
9[Fundamentos de ML] Si aumentas demasiado $\lambda$ en Ridge, el modelo tiende a…
10[Aprendizaje supervisado] En una regresión lineal múltiple, un coeficiente de 3.5 para una feature significa que…
11[Aprendizaje supervisado] Un clasificador predice probabilidad 0.9 para la clase positiva. Si el umbral se fija en 0.95, el punto se clasifica como…
12[Aprendizaje supervisado] Un árbol de decisión sin límite de profundidad entrenado con datos ruidosos probablemente…
13[Aprendizaje supervisado] Random Forest reduce la varianza respecto a un solo árbol porque…
14[No supervisado] Si K-Means se ejecuta con k igual al número de puntos, la inercia será…
15[No supervisado] Conservar los dos primeros componentes de un dataset de 10 dimensiones sirve para…
16[No supervisado] Un punto que no pertenece a ningún cluster denso en DBSCAN se etiqueta como…
17[Evaluación] Con 100 positivos y 9900 negativos, un modelo que predice siempre negativo tiene exactitud…
18[Evaluación] Si aumentas el umbral de decisión de un clasificador binario, generalmente…
19[Evaluación] Elegir hiperparámetros con el conjunto de test…
20[Deep Learning] Sin funciones de activación no lineales, una red de varias capas equivale a…
21[Deep Learning] Una tasa de aprendizaje demasiado alta puede provocar…
22[Deep Learning] Compartir pesos en una capa convolucional reduce…
23[NLP] Una limitación importante de la bolsa de palabras es que…
24[NLP] La self-attention calcula…
25[Visión artificial] Aplicar un kernel de detección de bordes a una imagen produce…
26[Visión artificial] La diferencia entre detección y segmentación es que la segmentación…
27[MLOps] Un modelo funciona en el notebook pero falla en producción. Una causa frecuente es…
28[MLOps] Monitorear solo la latencia del endpoint no detecta…
29[Proyectos] En un proyecto de ML, dividir los datos antes de calcular estadísticas para imputar es importante porque…
30[Proyectos] Reportar solo el mejor score de una búsqueda de hiperparámetros es insuficiente porque…