Las 50 Mejores Preguntas y Respuestas de ML
A continuación, encontrarás una serie de preguntas y respuestas de aprendizaje automático diseñada para candidatos tanto nuevos como experimentados, con el objetivo de ayudarles a conseguir el trabajo de sus sueños en este campo.
1)¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la informática que se ocupa de la programación de sistemas para aprender y mejorar automáticamente con la experiencia. Por ejemplo, los robots están programados para realizar tareas basándose en los datos que recopilan de los sensores. Aprenden automáticamente programas a partir de los datos.
2)Diferencia entre minería de datos y aprendizaje automático
El aprendizaje automático se relaciona con el estudio, diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente. Por otro lado, la minería de datos es el proceso de extraer conocimiento o patrones interesantes desconocidos de datos no estructurados. Durante este proceso, se utilizan algoritmos de aprendizaje.
3)¿Qué es el ‘sobreajuste’ en el aprendizaje automático?
El sobreajuste ocurre en el aprendizaje automático cuando un modelo estadístico describe el error aleatorio o ruido en lugar de la relación subyacente. Se produce cuando un modelo es excesivamente complejo, generalmente debido a tener demasiados parámetros en relación con el número de datos de entrenamiento. El modelo muestra un rendimiento deficiente debido al sobreajuste.
4)¿Por qué ocurre el sobreajuste en el aprendizaje automático?
El sobreajuste puede ocurrir debido a que los criterios utilizados para entrenar el modelo no son los mismos que los criterios utilizados para evaluar su eficacia.
5)¿Cómo se puede evitar el sobreajuste en el aprendizaje automático?
Se puede evitar el sobreajuste utilizando una mayor cantidad de datos. El sobreajuste tiende a ocurrir cuando se tiene un conjunto de datos pequeño y se intenta aprender a partir de él. Sin embargo, si se cuenta con una base de datos pequeña y se debe construir un modelo basado en ella, se puede utilizar una técnica llamada validación cruzada. En esta técnica, el conjunto de datos se divide en conjuntos de prueba y entrenamiento, donde el conjunto de prueba solo se utiliza para probar el modelo mientras que el conjunto de entrenamiento se utiliza para generar el modelo.
6)¿Qué es el aprendizaje automático inductivo?
El aprendizaje automático inductivo implica el proceso de aprendizaje a partir de ejemplos, donde un sistema intenta inducir una regla general a partir de un conjunto de instancias observadas.
7)¿Cuáles son los cinco algoritmos populares de aprendizaje automático?
Los cinco algoritmos populares de aprendizaje automático son:
- Árboles de decisión
- Redes neuronales (propagación hacia atrás)
- Redes probabilísticas
- Vecino más cercano
- Máquinas
8)¿Cuáles son las diferentes técnicas de algoritmos en el aprendizaje automático?
Existen diferentes tipos de técnicas en el aprendizaje automático, que incluyen:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje semisupervisado
- Aprendizaje reforzado
- Transducción
- Aprendizaje automático de alto nivel
9) ¿Cuáles son las tres etapas para construir hipótesis o modelos en el aprendizaje automático?
Las tres etapas para construir hipótesis o modelos en el aprendizaje automático son:
- Construcción del modelo
- Pruebas del modelo
- Aplicación del modelo
10¿Cuál es el enfoque estándar para el aprendizaje supervisado?
El enfoque estándar para el aprendizaje supervisado consiste en dividir el conjunto de ejemplos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba.
11)Conjunto de entrenamiento’ y ‘Conjunto de prueba’:
El conjunto de entrenamiento es un conjunto de datos utilizado en el aprendizaje automático para descubrir relaciones predictivas. Se le proporciona al algoritmo de aprendizaje como ejemplos para aprender y generar hipótesis. Por otro lado, el conjunto de prueba se utiliza para evaluar la precisión de las hipótesis generadas por el algoritmo y consiste en ejemplos retenidos del algoritmo. El conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba son diferentes conjuntos de datos.
12)Enfoques para el aprendizaje automático:
Existen varios enfoques en el aprendizaje automático, que incluyen:
- Aprendizaje basado en conceptos vs. clasificación.
- Aprendizaje simbólico vs. estadístico.
- Aprendizaje inductivo vs. analítico.
13) Lo que no es Machine Learning:
El Machine Learning se refiere a:
- Inteligencia artificial en su totalidad.
- Inferencia basada en reglas.
14)Función del Aprendizaje no supervisado:
El aprendizaje no supervisado se utiliza para:
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- Descubrir grupos de datos.
- Encontrar representaciones de baja dimensión de los datos.
- Identificar direcciones y correlaciones interesantes en los datos.
- Detectar observaciones novedosas y realizar limpieza de bases de datos.
15) Función del Aprendizaje supervisado:
El aprendizaje supervisado se utiliza para:
- Realizar clasificaciones.
- Reconocer voz.
- Realizar regresión.
- Predecir series de tiempo.
- Anotar cadenas de datos.
16¿Qué es el aprendizaje automático independiente del algoritmo?
El aprendizaje automático independiente del algoritmo se refiere al enfoque en el cual los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático no están ligados a un clasificador o algoritmo de aprendizaje específico. Se busca desarrollar principios y métodos que sean aplicables a diferentes algoritmos y clasificadores.
17) ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje artificial y el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, conocido como Machine Learning, se centra en el diseño y desarrollo de algoritmos que aprenden a partir de datos empíricos. Por otro lado, la inteligencia artificial abarca no solo el aprendizaje automático, sino también otros aspectos como la representación del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural, la planificación, la robótica, entre otros.
18)¿Qué es un clasificador en el aprendizaje automático?
En el aprendizaje automático, un clasificador es un sistema o modelo que recibe como entrada un vector de características (ya sea discretas o continuas) y produce como salida una etiqueta o clase discreta que representa la categoría a la que pertenece el dato analizado.
19) ¿Cuáles son las ventajas de Naive Bayes?
El clasificador Naive Bayes presenta varias ventajas, como su capacidad para converger rápidamente en comparación con modelos discriminativos como la regresión logística. Esto significa que requiere menos datos de entrenamiento para lograr un rendimiento aceptable. Además, Naive Bayes tiene la ventaja de poder manejar conjuntos de datos con un gran número de características, ya que asume independencia entre las mismas. Sin embargo, esta suposición puede resultar en un rendimiento subóptimo en conjuntos de datos donde las interacciones entre características son significativas.
20)¿En qué áreas se utiliza el reconocimiento de patrones?
El reconocimiento de patrones se aplica en diversas áreas, entre ellas:
- Visión por computadora: para reconocimiento de objetos, detección de rostros, seguimiento de objetos, entre otros.
- Reconocimiento de voz: para transcripción de voz a texto, sistemas de control de voz, asistentes virtuales, etc.
- Procesamiento de señales: para análisis de señales biomédicas, compresión de señales, detección de anomalías, etc.
- Minería de datos: para descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos, segmentación de datos, análisis de tendencias, etc.
- Bioinformática: para análisis de secuencias de ADN, predicción de estructuras de proteínas, clasificación de genes, etc.
- Reconocimiento de escritura: para reconocimiento de caracteres escritos a mano, digitalización de documentos, etc.
21)¿Qué es la Programación Genética?
La programación genética es una técnica utilizada en el campo del aprendizaje automático. Este enfoque se basa en probar y seleccionar la mejor opción entre un conjunto de resultados mediante la aplicación de conceptos inspirados en la evolución biológica y la genética.
22)¿Qué es la programación lógica inductiva en el aprendizaje automático?
La Programación Lógica Inductiva (ILP, por sus siglas en inglés) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza la programación lógica para representar conocimientos básicos y ejemplos. Se enfoca en la inferencia inductiva de nuevos conocimientos a partir de la combinación de conocimientos previos y ejemplos observados.
23)¿Qué es la selección de modelos en el aprendizaje automático?
La selección de modelos en el aprendizaje automático se refiere al proceso de elegir entre diferentes modelos matemáticos que describen un mismo conjunto de datos. Este proceso busca encontrar el modelo que mejor se ajuste a los datos observados y que tenga la capacidad de generalizar correctamente a nuevos datos. La selección de modelos se aplica en campos como la estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos.
24)¿Cuáles son los dos métodos utilizados para la calibración en Aprendizaje Supervisado?
En el aprendizaje supervisado, se utilizan dos métodos para predecir buenas probabilidades:
- Calibración de plataforma: Este método busca ajustar las predicciones de un modelo a las probabilidades reales de ocurrencia de los eventos. Se utilizan técnicas como la regresión logística para lograr una mejor calibración de las probabilidades predichas.
- Regresión isotónica: Este método también se utiliza para calibrar las probabilidades predichas por un modelo. Se basa en el ajuste de una función isotónica monótona a las probabilidades predichas, de manera que las probabilidades calibradas reflejen mejor la probabilidad real de ocurrencia de los eventos.
Ambos métodos están diseñados para la clasificación binaria y son importantes para obtener predicciones más precisas y confiables.
25) ¿Qué método se utiliza con frecuencia para evitar el sobreajuste?
Cuando se dispone de suficientes datos, un método comúnmente utilizado para evitar el sobreajuste es la regularización. La regularización implica la adición de un término de penalización a la función objetivo del modelo, lo que reduce la complejidad del modelo y evita que se ajuste en exceso a los datos de entrenamiento. Algunas formas populares de regularización incluyen la regularización L1 (lasso) y la regularización L2 (ridge). Estos métodos ayudan a controlar la complejidad del modelo y mejoran su capacidad para generalizar a nuevos datos.
26)¿Cuál es la diferencia entre la heurística para el aprendizaje de reglas y la heurística para los árboles de decisión?
La diferencia radica en que las heurísticas utilizadas en los árboles de decisión evalúan la calidad promedio de conjuntos disjuntos, mientras que en el aprendizaje de reglas, las heurísticas evalúan únicamente la calidad del conjunto de instancias cubierto por la regla candidata.
27) ¿Qué es el Perceptrón en Machine Learning?
En el ámbito del Machine Learning, el Perceptrón es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para clasificación binaria. Su objetivo es encontrar una función decisora que determine si una entrada representa un vector o un número.
28)Explique los dos componentes del programa de lógica bayesiana.
El programa de lógica bayesiana consta de dos componentes. El primer componente es el aspecto lógico, que se compone de un conjunto de Cláusulas Bayesianas que capturan la estructura cualitativa del dominio.
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El segundo componente es el aspecto cuantitativo, que codifica la información cuantitativa sobre el dominio.
29)¿Qué son las Redes Bayesianas (BN)?
Las Redes Bayesianas (BN) se utilizan para representar modelos gráficos de la relación de probabilidad entre un conjunto de variables. Estas redes permiten una representación compacta de las dependencias condicionales entre las variables y son utilizadas para realizar inferencias probabilísticas.
30)¿Por qué a veces se denomina algoritmo de aprendizaje perezoso al algoritmo de aprendizaje basado en instancias?
aprendizaje basado en instancias? El algoritmo de aprendizaje basado en instancias se conoce ocasionalmente como algoritmo de aprendizaje perezoso debido a que retrasa el proceso de inducción o generalización hasta que se realiza la clasificación. En lugar de crear un modelo general basado en todos los datos de entrenamiento, este algoritmo almacena y utiliza directamente las instancias de entrenamiento para clasificar nuevas instancias. Esto evita el costo computacional de construir un modelo y permite un enfoque más flexible y adaptable a los datos de entrenamiento.
31)¿Cuáles son los dos métodos de clasificación que puede manejar SVM (Support Vector Machine)? SVM (Support Vector Machine) puede manejar dos métodos de clasificación:
- Clasificación binaria: SVM es ampliamente utilizado como un clasificador binario para separar y clasificar instancias en dos clases distintas.
- Extensión a clasificación multiclase: SVM también puede extenderse para manejar problemas de clasificación multiclase. Esto se logra mediante métodos como One-vs-One (Uno contra Uno) o One-vs-All (Uno contra Todos), donde se construyen clasificadores SVM para cada par de clases o para cada clase individualmente.
32)¿Qué es el aprendizaje conjunto?
El aprendizaje conjunto se refiere al proceso de combinar múltiples modelos o clasificadores individuales para mejorar el rendimiento y la precisión general del sistema de aprendizaje automático. Los modelos individuales, también conocidos como «expertos», se generan estratégicamente y se combinan para resolver un problema computacional específico.
33)¿Por qué se utiliza el aprendizaje conjunto?
El aprendizaje conjunto se utiliza para mejorar la capacidad de generalización, el rendimiento y la precisión del modelo de aprendizaje automático. Al combinar múltiples modelos, se pueden aprovechar las fortalezas individuales de cada uno y compensar las debilidades. Esto puede ayudar a reducir el sesgo y la varianza, mejorar la robustez frente a datos ruidosos o incompletos, y aumentar la capacidad de abordar problemas complejos y difíciles.
34¿Cuándo se debe utilizar el aprendizaje conjunto?
El aprendizaje conjunto se utiliza cuando se busca mejorar la precisión y la eficacia del modelo de aprendizaje automático. Se recomienda utilizar el aprendizaje conjunto en los siguientes casos:
- Cuando se dispone de múltiples fuentes de datos o modelos individuales que pueden contribuir a un rendimiento mejorado en conjunto.
- En situaciones donde diferentes modelos tienen especialidades o conocimientos específicos que se pueden combinar para obtener un mejor rendimiento general.
- Cuando se trabaja con conjuntos de datos desafiantes, ruidosos o con alta variabilidad, ya que la combinación de modelos puede ayudar a reducir los errores y mejorar la capacidad de generalización del sistema.
35)¿Cuáles son los dos paradigmas de los métodos de conjunto? Los dos paradigmas de los métodos de conjunto son:
- Métodos de conjunto secuenciales: Estos métodos construyen los modelos de forma secuencial, donde cada modelo se entrena utilizando información y conocimientos adquiridos de los modelos anteriores. Ejemplos de métodos secuenciales son el boosting y el stacking.
- Métodos de conjunto paralelos: Estos métodos construyen los modelos de forma independiente y luego combinan sus predicciones para obtener un resultado final. Ejemplos de métodos paralelos son el bagging y el random forest.
36)¿Cuál es el principio general de un método de conjunto y qué son el embolsado y el potenciado en el método de conjunto?
El principio general de un método de conjunto es combinar las predicciones de varios modelos construidos con un algoritmo de aprendizaje dado para mejorar la robustez y el rendimiento en comparación con un solo modelo. El embolsado (bagging) es un método de conjunto que mejora la estabilidad y precisión al promediar las predicciones de múltiples modelos entrenados en conjuntos de datos diferentes creados mediante muestreo aleatorio con reemplazo. El potenciado (boosting) es un método de conjunto que se enfoca en construir modelos secuencialmente, donde cada modelo se ajusta a los errores cometidos por los modelos anteriores, lo que mejora la precisión y el rendimiento general.
37)¿Qué es la descomposición sesgo-varianza del error de clasificación en el método de conjunto?
La descomposición sesgo-varianza del error de clasificación en el método de conjunto es un enfoque para comprender las fuentes de error en un algoritmo de aprendizaje. Se descompone el error esperado en dos componentes principales: el sesgo y la varianza. El sesgo mide qué tan lejos está la predicción promedio del modelo conjunto de la función objetivo real, mientras que la varianza mide la variabilidad de las predicciones del modelo conjunto para diferentes conjuntos de datos de entrenamiento. Una descomposición adecuada del error sesgo-varianza ayuda a comprender cómo mejorar el rendimiento del modelo y encontrar un equilibrio entre la capacidad de ajuste y la capacidad de generalización.
38)¿Qué es un algoritmo de aprendizaje incremental en conjunto?
Un algoritmo de aprendizaje incremental en conjunto es aquel que tiene la capacidad de aprender de nuevos datos de forma incremental, es decir, puede actualizar y ajustar el modelo existente a medida que se presentan nuevos datos sin tener que volver a entrenar el modelo desde cero. Esto permite que el modelo se adapte y se mejore con la adición de nueva información, lo que resulta beneficioso en entornos de flujo de datos o cuando los datos están disponibles gradualmente con el tiempo.
39¿Para qué se utilizan PCA, KPCA e ICA?
PCA (Análisis de Componentes Principales), KPCA (Análisis de Componentes Principales basado en Kernel) e ICA (Análisis de Componentes Independientes) son técnicas de reducción de dimensionalidad utilizadas en el campo del aprendizaje automático. Estas técnicas se utilizan para reducir la cantidad de características o variables en un conjunto de datos, lo que ayuda a eliminar la redundancia y el ruido, y a capturar las características más importantes de los datos.
PCA se utiliza para encontrar las combinaciones lineales de variables que explican la mayor parte de la varianza en los datos. KPCA es una extensión de PCA que permite encontrar combinaciones no lineales de variables utilizando una función kernel. ICA se utiliza para encontrar componentes independientes en los datos, asumiendo que los datos son una mezcla de fuentes independientes.
Estas técnicas de reducción de dimensionalidad son útiles para simplificar la representación de datos, eliminar características irrelevantes o correlacionadas, acelerar los algoritmos de aprendizaje automático y mejorar la interpretación de los datos.
40) ¿Qué es la reducción de dimensiones en Machine Learning?
En Machine Learning y estadísticas, la reducción de dimensiones es el proceso de disminuir la cantidad de variables o características en un conjunto de datos. El objetivo de la reducción de dimensiones es simplificar la representación de los datos, manteniendo la mayor cantidad posible de información relevante.
Al reducir la dimensionalidad, se pueden obtener varios beneficios, como eliminar la redundancia, eliminar características irrelevantes, superar problemas de alta dimensionalidad, acelerar los algoritmos de aprendizaje automático y mejorar la interpretación de los datos. La reducción de dimensiones se logra mediante técnicas como PCA, KPCA, ICA y otras, que transforman los datos originales en un nuevo espacio de menor dimensión mientras se intenta preservar la información más relevante y significativa de los datos originales.
41) ¿Qué son las máquinas de vectores de soporte?
Las máquinas de vectores de soporte son algoritmos de aprendizaje supervisado que se utilizan para la clasificación y el análisis de regresión. Son métodos poderosos y ampliamente utilizados en machine learning.
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42¿Cuáles son los componentes de las técnicas de evaluación relacional?
Los componentes importantes de las técnicas de evaluación relacional son:
- Adquisición de datos.
- Adquisición de la verdad del terreno.
- Técnica de validación cruzada.
- Tipo de consulta.
- Métrica de puntuación.
- Prueba de significancia.
Estos componentes son fundamentales para evaluar y medir el rendimiento de los sistemas relacionales.
43)¿Cuáles son los diferentes métodos para el aprendizaje supervisado secuencial?
Existen diversos métodos para resolver problemas de Aprendizaje Supervisado Secuencial, entre los cuales se encuentran:
- Métodos de ventana deslizante.
- Ventanas correderas recurrentes.
- Modelos ocultos de Markov.
- Modelos de máxima entropía de Markov.
- Campos aleatorios condicionales.
- Redes neuronales recurrentes.
Estos métodos permiten abordar la naturaleza secuencial de los datos y aprender patrones a lo largo del tiempo.
44)¿Cuáles son las áreas de la robótica y el procesamiento de la información donde surge el problema de la predicción secuencial?
El problema de la predicción secuencial surge en diversas áreas de la robótica y el procesamiento de la información, tales como:
- Aprendizaje por imitación.
- Predicción estructurada.
- Aprendizaje por refuerzo basado en modelos.
Estas áreas requieren la capacidad de predecir secuencias o patrones futuros en base a datos históricos para tomar decisiones informadas.
45)¿Qué es el aprendizaje estadístico por lotes?
El aprendizaje estadístico por lotes se refiere a técnicas que permiten aprender una función o predictor a partir de un conjunto de datos observados. Estas técnicas se basan en suposiciones estadísticas sobre el proceso de generación de datos y brindan garantías sobre el desempeño del predictor aprendido en datos futuros no vistos.
En resumen, el aprendizaje estadístico por lotes utiliza un conjunto de datos existente para construir un modelo predictivo que pueda generalizar y hacer predicciones precisas en nuevos datos.
46) ¿Qué es el Aprendizaje PAC?
El Aprendizaje PAC (probablemente aproximadamente correcto) es un marco de aprendizaje introducido para analizar la eficiencia estadística de los algoritmos de aprendizaje. Permite evaluar la capacidad de un algoritmo para aprender un concepto objetivo a partir de ejemplos de entrenamiento, proporcionando garantías de que el algoritmo probablemente producirá predicciones aproximadamente correctas en datos no vistos.
47) ¿Cuáles son las diferentes categorías del proceso de aprendizaje de secuencias?
El proceso de aprendizaje de secuencias se puede categorizar en las siguientes categorías:
- Predicción de secuencias.
- Generación de secuencias.
- Reconocimiento de secuencias.
- Toma de decisiones secuenciales.
48) ¿Qué es el aprendizaje secuencial?
El aprendizaje secuencial se refiere a un método de enseñanza y aprendizaje que sigue una secuencia lógica. En este enfoque, los conceptos o habilidades se presentan y adquieren de manera gradual y progresiva, construyendo sobre lo aprendido previamente.
49) ¿Cuáles son dos técnicas de Machine Learning?
Dos técnicas de Machine Learning son:
- Programación genética: Es una técnica que utiliza principios inspirados en la evolución biológica para generar programas informáticos que pueden aprender y adaptarse.
- Aprendizaje inductivo: Se refiere a un enfoque de aprendizaje en el que se extraen patrones generales a partir de ejemplos específicos, permitiendo hacer predicciones o tomar decisiones en base a nuevos datos.
50) Mencione una aplicación popular de aprendizaje automático que vea en el día a día.
Una aplicación popular de aprendizaje automático que se puede observar en el día a día es el motor de recomendaciones utilizado por los principales sitios web de comercio electrónico. Este utiliza técnicas de Machine Learning para analizar los datos de los usuarios, como sus preferencias de compra y navegación, y generar recomendaciones personalizadas de productos o servicios que podrían interesarles.
Aprenda los conceptos básicos de la IA
Lecciones:
- LECCION 1) ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Introducción, Historia y Tipos de IA
- LECCION 2) Sistema Experto en IA: Aprende con Ejemplos
- LECCION 3) Aprendizaje Automático para Principiantes: Conceptos Básicos de ML
- LECCION 4) Matriz de Confusión en el Aprendizaje Automático: Aprende con Ejemplos
- LECCION 5 ) Aprendizaje Profundo para Principiantes: Proceso y Tipos
- LECCION 6 ) Aprendizaje Automático Supervisado: Algoritmos con Ejemplos
- LECCION 7) Aprendizaje Automático No Supervisado: Algoritmos, Tipos con Ejemplo
- LECCION 8) Red Neuronal de Retropropagación: Cómo Funciona el Algoritmo de Retropropagación
- LECCION 9) Aprendizaje por Refuerzo: Algoritmos, Tipos y Ejemplos
- LECCION 10)Tutorial de Lógica Difusa: Arquitectura, Aplicación, Ejemplo
- LECCION 11) Aplicaciones de la IA: 13 Ejemplos de IA que Debes Conocer y sus Diferencias
Debe saber las diferencias!
- LECCION 12) Aprendizaje Profundo vs Aprendizaje Automático : ¿Cuál es la Diferencia?
- LECCION 13) Aprendizaje Supervisado vs Aprendizaje No Supervisado: Diferencias Clave
- LECCION 14) TensorFlow vs Theano vs Torch vs Keras: Biblioteca de Aprendizaje Profundo Preguntas, Herramientas y Libros de Entrevistas de IA
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