Cognitivos

Un grafo de computación es un grafo no dirigido donde los nodos se corresponden con operaciones y las aristas con datos. Falso. Verdadero.

La recolección de datos, la extracción de sus features y una posterior validación de los mismos no es necesaria para implementar un modelo de ML. Falso. Verdadero.

Una RNN es capaz de modelar relaciones temporales entre los elementos de una secuencia de entrada. Falso. Verdadero.

SGD+Momentum agrega un valor de velocidad que acelera el proceso de convergencia en el entrenamiento de una red neuronal artificial. Falso. Verdadero.

Early stopping es una técnica que se emplea para detener el entrenamiento de un modelo cuando empieza a presentar underfitting. Falso. Verdadero.

Visión computacional es una de las áreas donde el Deep Learning ha tenido más éxito. Falso. Verdadero.

Una CNN se entrena mediante el algoritmo de Backpropagation through time. Falso. Verdadero.

La mejor opción para inicializar los pesos y bias de una red es ponerlos todos en cero. Falso. Verdadero.

Ventaja de batch normalization: Mejora el flujo de gradientes, permite tasas de aprendizaje mayores, reduce sensibilidad a la inicialización y actúa como regularizador. Otra.

Mientras stride indica el número de píxeles que se desplaza un filtro, el zero padding indica: Añadir ceros en los bordes para conservar dimensiones y evitar pérdida de información en los bordes. Otra.

El entrenamiento de una red neuronal consiste en: Forward pass, cálculo de error, backpropagation y actualización de pesos con un optimizador. otro.

En qué momento se aplica la operación de batch normalization: Antes de la función de activación, según el repaso. otro.

Arquitectura CNN que ganó por primera vez la competencia ILSVRC obteniendo gran diferencia respecto a ediciones anteriores: El documento señala AlexNet como el hito que revolucionó la competencia. AlexNet.

Qué es meta-learning: “Aprender a aprender”, usar experiencias previas para generalizar a nuevas tareas (few-shot, AutoML). otro.

Framework desarrollado por Google con API en Python, C++ o Java, núcleo en C++: TensorFlow. El repaso lo describe como framework multiplataforma con núcleo en C++.

Cuál no es una ventaja de un grafo de computación: Que sea no dirigido. Las ventajas reales son ejecución eficiente, gradientes automáticos y soporte para GPU.

Framework escrito en C++ donde los modelos se definen en archivos de configuración: Caffe. Explicación: El documento lo menciona como framework con definición de modelos vía archivos prototxt.