Resolución Test de Fundamentos de IA

Tarea 02: Resolución Test de Fundamentos de IA

Test 01

IA General vs IA Reducida

• Algunos algoritmos computacionales son capaces de imitar la inteligencia humana, de razonar y resolver problemas por sí mismos, y aplicar conocimiento previamente adquirido en completamente nuevos tipos de problemas. ¿Estos algoritmos pertenecen al dominio de?

1. Inteligencia Artificial Reducida
2. Inteligencia Artificial General

Test 02

¿Python?

• Python es la mejor elección para el desarrollo de soluciones de machine learning, ¿Por qué es así?

1. Python tiene una sintaxis simple y bonita
2. Python es muy versátil
3. Python es muy flexible
4. Python ofrece librerías relacionadas a IA
5. La comunidad de Python es grande y crece rápidamente
6. Todas las anteriores

Test 03

Un elefante en la habitación

• El modelo de reconocimiento de dígitos test_digit_predictor() ha sido pre-entrenado para reconocer dígitos escritos a mano (en las imágenes observará el código y el resultado de la predicción), ¿qué sucede si se prueba el modelo con la imagen de un elefante?, ¿se esperaría que el modelo lo reconozca?, ¿Cuáles son las explicaciones que daría la IA débil a este comportamiento?

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Imagen 1: Código de predicción

[pic 2]

Imagen 2: Resultado

Test 04

Más datos

• Si son expuestos a más datos, estos algoritmos aprenderán mejor. ¿A qué dominio pertenecen estos algoritmos?

1. Inteligencia Artificial
2. Machine Learning
3. Deep Learning

Test 04 continuación

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Test 05

Parámetros e hiperparámetros

• Suponga que se está creando un algoritmo de reconocimiento de dígitos usando el clasificador LogisticRegression, se está probando los valores de C. Los valores más bajos de C hacen que el modelo sea más conservador y resistente al ruido, mientras que los valores más altos le dan más flexibilidad y capacidad para capturar los matices. Si lo aumenta demasiado, corre el riesgo de sobre-ajustarlo. ¿Cuál es el objetivo de hallar el valor de C? ¿Qué está ocurriendo con el desempeño del modelo?.

  Observe las imágenes siguientes que muestran el código y el resultado para responder las preguntas.

Test 06

Demasiado bueno

• Supongamos que ha medido la temperatura en su oficina durante varios días y desea crear un modelo para describir estas oscilaciones.
• Usted (sabiamente) ha decidido abordar este desafío utilizando un modelo polinómico. Su tarea ahora es encontrar el valor correcto del hiperparámetro que representa el grado del polinomio.
• ¡Pero tenga cuidado! Como sus mediciones son bastante ruidosas (porque usó un termómetro barato), corre el riesgo de sobre-ajustar si exagera con la complejidad del modelo.
• Se ha probado la función fit_polynomial () y los resultados se observan en las imágenes siguientes.
• ¿Cuál es el grado del hiperparámetro con el que mejor se describe las oscilaciones de los datos? Describa de los ploteos: que representan los puntos, la figura en negro y rojo

Test 06 continuación

Código y ploteo de las pruebas.

[pic 7]        [pic 8]

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Test 07

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