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Cuándo grabamos una presentación en PowerPoint, es posible utilizar el puntero láser, resaltar texto o dibujar encima de las diapositivas.

Efectivamente, es un recurso muy útil para la grabación de nuestras presentaciones.

Tal y como aprendimos en el vídeo “Presentaciones en vídeo”, es posible realizar anotaciones o resaltar el contenido en una grabación de una presentación en PowerPoint.

Nunca es recomendable pre-procesar los datos en un dispositivo programable. Siempre se deben enviar los datos a un servidor central para procesarlos con mayor rápidez.

Efectivamente. En muchas ocasiones el volumen de datos generados por nuestro dispositivo programable es tal, que es recomendable realizar un pre-procesado de los datos en el dispositivo. Esto nos permite eliminar ruido o datos mal capturados, por ejemplo, reduciendo así la carga del servidor.

Aunque en algunas ocasiones nos interesa enviar los datos directamente desde nuestros dispositivos programables a un servidor, en muchas ocasiones el volumen de datos es tal, que es recomendable realizar un pre-procesado de los datos en el dispositivo. Esto nos permite eliminar ruido o datos mal capturados, por ejemplo, reduciendo así la carga del servidor.

Una placa programable es un pequeño dispositivo que suele constar de un microprocesador de bajo consumo conectado a diferentes componentes de entrada/salida y almacenamiento y comunicación de dados.

Así es, ejemplos de placas programables son los dispositivos Arduino o Raspberry Pi.

Una placa programable, como Arduino o Raspberry Pi son pequeños dispositivos que cuentan con un microprocesador de bajo consumo conectado a diferentes componentes, como módulos de memoria RAM, conexión para almacenamiento de datos a través de una tarjeta de memoria, componentes de entrada-salida (puertos USB, puertos Ethernet, módulos Wi-Fi y Bluetooth, pines de conexión GPIO, etc.) e incluso pequeñas tarjetas gráficas o procesadores de imagen.

La regresión y el clustering son dos técnicas de aprendizaje automático utilizadas para resolver diferentes tipos de problemas. La regresión se utiliza para clasificar objetos en grupos, mientras que el clustering se utiliza para agrupar datos similares en grupos.

Efectivamente, la finalidad de los métodos de regresión es la predicción de variables continuas y no la de clasificar objetos.

La regresión tiene la finalidad de predecir una variable continua y no una etiqueta (variable discreta que aparece en el problema de clasificación).