Preguntas y respuestas principales sobre IA en Python para entrevistas

Python es la opción preferida para el desarrollo de inteligencia artificial por su sintaxis sencilla, ecosistema maduro de librerías como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, su compatibilidad con aceleración por GPU y una comunidad activa que facilita prototipado rápido y producción escalable.

Tipos de datos de Python usados en IA incluyen listas, tuplas, diccionarios, conjuntos, arreglos de NumPy y DataFrames de Pandas, que permiten manipular datos estructurados y realizar operaciones numéricas eficientes.

El Global Interpreter Lock GIL es un mutex en CPython que permite que solo un hilo ejecute bytecode de Python a la vez; para cargas intensivas de CPU se usan multiprocessing o paralelización por GPU para evitar sus limitaciones.

Decoradores son funciones que modifican o envuelven otras funciones sin cambiar su código interno. Comprensiones son construcciones en una sola línea para crear listas, conjuntos o diccionarios de forma eficiente. Generadores son funciones que usan yield para devolver valores uno a uno, útiles para procesar grandes volúmenes de datos sin cargar todo en memoria.

Diferencias entre IA, ML y Deep Learning: IA es la disciplina general de máquinas que actúan inteligentemente, ML es la subárea que aprende de datos y Deep Learning es ML basado en redes neuronales profundas.

Overfitting ocurre cuando un modelo aprende ruido del conjunto de entrenamiento y no generaliza a datos nuevos. Prevención: regularización L1 L2, dropout, early stopping, aumento de datos y validación cruzada.

El tradeoff bias-variance exige equilibrar sesgo y varianza; modelos complejos pueden tener bajo sesgo pero alta varianza, y modelos simples bajo varianza pero alto sesgo. El objetivo es buena generalización.

Feature engineering es transformar datos crudos en características útiles para modelos. Clasificación predice etiquetas discretas y regresión predice valores continuos.

Métricas derivadas de la matriz de confusión incluyen accuracy, precision, recall y F1-score, útiles según el contexto y el coste de errores.

Reducción de dimensionalidad busca disminuir el número de características conservando la información relevante, ejemplos populares: PCA y t-SNE para visualización y preprocesado.

NumPy aporta operaciones vectorizadas y álgebra lineal rápida. Pandas facilita limpieza, transformación y análisis de datos con DataFrames. Scikit-learn ofrece algoritmos clásicos de ML, validación y transformadores.

TensorFlow y PyTorch son frameworks de deep learning; TensorFlow históricamente usaba grafos estáticos y PyTorch grafos dinámicos con ejecución eager, aunque las diferencias se han ido reduciendo. Keras es una API de alto nivel para construir redes de forma sencilla. Hugging Face Transformers provee modelos NLP preentrenados listos para uso en tareas del estado del arte.

Una red neuronal es un conjunto de nodos interconectados inspirados en el cerebro. Perceptron es la unidad más simple con entradas, pesos, sesgo y una función de activación.

Backpropagation es el algoritmo para actualizar pesos usando gradiente descendente. Funciones de activación como ReLU, Sigmoid, Tanh y Softmax introducen no linealidad necesaria para aprender relaciones complejas.

CNNs están especializadas en datos espaciales como imágenes mediante convoluciones. RNNs modelan secuencias como texto o series temporales. LSTM y GRU son variantes de RNN que resuelven el problema de gradientes desvanecientes y retienen dependencias a largo plazo mejor que RNN simples.

Para monitorizar modelos en producción se vigilan precisión, latencia, drift de datos, sesgos y fairness usando herramientas de observabilidad como Prometheus y Grafana o soluciones especializadas de ML monitoring.

Transfer learning reutiliza modelos preentrenados para nuevas tareas acelerando el desarrollo. Batch normalization normaliza entradas dentro de una capa para acelerar y estabilizar el entrenamiento.

NLP es el campo que enseña a las máquinas a entender lenguaje humano. Tokenización segmenta texto en palabras o subpalabras para su procesamiento por modelos.

Clasificación de imágenes asigna una etiqueta por imagen. Detección de objetos localiza y clasifica múltiples instancias en la misma imagen.

Word embeddings son vectores densos que representan significado semántico de palabras, ejemplos Word2Vec, GloVe o embeddings contextuales como BERT. Sentiment analysis clasifica texto en positivo, negativo o neutral.

Para datasets desequilibrados se usan sobremuestreo, submuestreo, SMOTE o funciones de pérdida ponderadas para equilibrar la influencia de clases minoritarias.

Named Entity Recognition identifica entidades como nombres, lugares o fechas en texto. En visión por computador YOLO es un modelo de detección en tiempo real eficiente que procesa la imagen en una sola pasada.

La optimización de hiperparámetros se realiza con grid search, random search o optimización bayesiana para encontrar combinaciones que mejoren el rendimiento.

Un adversarial attack añade pequeñas perturbaciones al input para engañar modelos. Contramedidas: adversarial training, distillation defensiva y preprocesado robusto de entradas.

Aprendizaje online actualiza el modelo continuamente con nuevos datos. Aprendizaje por lotes entrena con todo el conjunto o con mini-batches.

Embeddings en LLMs son vectores que representan tokens y facilitan búsquedas semánticas. Explainable AI XAI busca interpretar decisiones de modelos con técnicas como SHAP y LIME.

MLOps se centra en desplegar, monitorizar y mantener modelos ML en producción, complementando prácticas DevOps con consideraciones de datos y modelos.

Para desplegar modelos se usan APIs con Flask o FastAPI, contenerización con Docker, orquestación con Kubernetes y servicios gestionados como AWS SageMaker o Azure ML.

La reproducibilidad se logra fijando semillas aleatorias, usando entornos reproducibles como Docker y registrando experimentos con herramientas como MLflow o Weights and Biases.

Metaclases en Python definen el comportamiento de las clases mismas y se utilizan en frameworks para construir APIs de modelos y tipos personalizados. Para optimizar código Python a gran escala se recomienda vectorización con NumPy, paralelismo con multiprocessing, compilación JIT con Numba, o mover cómputo a GPU con CuPy o PyTorch.

La concurrencia en Python para cargas de IA se gestiona con multiprocessing para evitar el GIL, asyncio para I O asíncrona y computación en GPU mediante CUDA. Profiling de memoria con memory_profiler, tracemalloc o herramientas específicas de PyTorch ayuda a detectar fugas y optimizar RAM y VRAM.

Usar slots reduce la sobrecarga de memoria al restringir atributos de instancias en objetos masivos. SGD actualiza pesos por mini-batch y suele ser más rápido y menos intensivo en memoria que gradient descent por lotes completo. Exploding gradients se controlan con gradient clipping para estabilizar el entrenamiento.

Optimizadores: Adam combina momentum y tasas de aprendizaje adaptativas, RMSProp adapta la tasa por parámetro y SGD es simple pero efectivo con buen ajuste de learning rate. El scheduling de learning rate ajusta dinámicamente la tasa para mejorar convergencia con técnicas como decaimiento por pasos o cosine annealing.

Frameworks de boosting: XGBoost es robusto y ampliamente usado, LightGBM es optimizado para velocidad y grandes volúmenes, CatBoost maneja eficientemente variables categóricas.

Selección de características en datos de alta dimensión con métodos filtro como correlación o chi-cuadrado, wrapper como RFE o métodos embebidos como Lasso y árboles para identificar features relevantes.

Transformers usan atención propia que permite procesar en paralelo y capturar dependencias a largo plazo mejor que RNNs. Fine-tuning actualiza todos los pesos de un modelo preentrenado, prompt-tuning añade tokens específicos de tarea y tuning eficiente en parámetros modifica pequeñas capas adaptadoras para ahorrar recursos.

Knowledge distillation entrena un modelo pequeño estudiante para imitar a un maestro grande. Quantization reduce la precisión numérica para acelerar inferencia con mínima pérdida de exactitud.

Contrastive learning es una técnica self-supervised que aprende representaciones maximizando la similitud entre pares relacionados y minimizando la de pares no relacionados.

Para desplegar modelos grandes eficientemente se aplican compresión, quantization, exportación a ONNX y servidores de inferencia optimizados como TensorRT o TorchServe.

Python juega un rol central en IA por su simplicidad, ecosistema de librerías y soporte para integración en producción. Paquetes clave incluyen NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, NLTK, SpaCy, OpenCV, Hugging Face Transformers y MLflow para gestión de experimentos.

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