1)

Cul de los siguientes no es un beneficio de blockchain?

Grupo de opciones de respuesta

La informacin pasada se edita fcilmente.

Las nuevas transacciones se propagan a todos los participantes.

Se debe llegar a un consenso para propagar las transacciones.

Las partes participantes no necesitan confiar unas en otras.

2)

En cul de las siguientes situaciones blockchain agregara valor?

Grupo de opciones de respuesta

Mltiples partes que no confan entre s quieren colaborar.

A la gerencia le gustara automatizar las tareas rutinarias.

Se necesita una prediccin sobre las prdidas relacionadas con el clima.

Los contratos deben revisarse para el reconocimiento de ingresos.

3)

Para ser considerada blockchain, una tecnologa debe tener todo lo siguiente, excepto:

Grupo de opciones de respuesta

Recompensabilidad.

Consenso.

Inmutabilidad.

Descentralizacin.

4)

Todos los siguientes son desafos para los auditores cuando auditan registros que residen en una red de cadena de bloques, excepto:

Grupo de opciones de respuesta

Es posible que se necesiten habilidades de programacin.

Los protocolos complicados pueden ser difciles de entender.

Los contratos inteligentes no se pueden utilizar como prueba.

Convertir los enfoques de auditora tradicionales a la tecnologa blockchain.

5)

Cul de los siguientes representa mejor el ciclo virtuoso del aprendizaje automtico?

Grupo de opciones de respuesta

Ingrese datos de compra del cliente Prediga compras futuras Patrn de aprendizaje.

Ingrese los datos de compra del cliente Patrn de aprendizaje Prediga compras futuras.

Predecir patrnIngresar datos de compraAprender patrn.

Predecir resultadoIngresar datosAprender errores.

6)

Alexa de Amazon y Siri de Apple son ejemplos de procesamiento de lenguaje natural.

Grupo de opciones de respuesta

verdadero

FALSO

7)

El aprendizaje profundo se describe mejor como:

Grupo de opciones de respuesta

Una forma de aprendizaje automtico que involucra redes neuronales complejas de mltiples capas.

Una forma de aprendizaje automtico que involucra redes neuronales ocultas.

Una forma de aprendizaje basada en el anlisis de regresin.

Una forma de aprendizaje por refuerzo.

8)

Cmo utilizan los analistas de datos las matrices de confusin?

Grupo de opciones de respuesta

Para predecir un resultado no binario.

Para predecir un resultado binario.

Para comprender los resultados de prediccin de un modelo.

Para auditar la inteligencia artificial.