From 5998d4e9690aaec03b2be8d2a8d91aa7a91b702a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: marcellus Date: Fri, 27 Jun 2025 11:39:11 +0200 Subject: maj: 2025-06-27 11:39:10 --- IAML/2026_IAML_ExamV1 - vide.pdf | Bin 0 -> 1494989 bytes IAML/2026_IAML_ExamV2 - vide.pdf | Bin 0 -> 2165649 bytes IAML/Annales.md | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 28 insertions(+) create mode 100644 IAML/2026_IAML_ExamV1 - vide.pdf create mode 100644 IAML/2026_IAML_ExamV2 - vide.pdf (limited to 'IAML') diff --git a/IAML/2026_IAML_ExamV1 - vide.pdf b/IAML/2026_IAML_ExamV1 - vide.pdf new file mode 100644 index 0000000..4d40613 Binary files /dev/null and b/IAML/2026_IAML_ExamV1 - vide.pdf differ diff --git a/IAML/2026_IAML_ExamV2 - vide.pdf b/IAML/2026_IAML_ExamV2 - vide.pdf new file mode 100644 index 0000000..0f9bf6c Binary files /dev/null and b/IAML/2026_IAML_ExamV2 - vide.pdf differ diff --git a/IAML/Annales.md b/IAML/Annales.md index 598c63a..7939848 100644 --- a/IAML/Annales.md +++ b/IAML/Annales.md @@ -1,58 +1,86 @@ - Technique de prétraitement des données utilisée pour transformer les données non linéaires en données linéaires : - Transformation logarithmique + - Prétraitement de données PAS utilisée pour améliorer la qualité des données : - Augmentation de la variance + - Quelle est la principale différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé : - L'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé ne le fait pas. + - Quelle affirmation est VRAIE concernant la validation croisée : - Elle est utilisée pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique + - Quelle affirmation est VRAIE concernant l'apprentissage non supervisé : - Il est utilisé pour découvrir des modèles cachés dans les données + - Quelle est la technique d'apprentissage automatique utilisée pour regrouper des données en fonction de leur similarité et de leur densité ? - Clustering + - Qu'est-ce que le sur-apprentissage dans l'apprentissage automatique ? - Lorsque le modèle est trop complexe et qu'il commence à mémoriser les données d'entraînement plutôt que de généraliser à de nouvelles données. + - Quelle affirmation est FAUSSE concernant l'apprentissage supervisé ? - Il est basé sur l'apprentissage par renforcement + - Qu'est-ce que la descente de gradient dans l'apprentissage automatique ? - Une technique utilisée pour optimiser les coefficients d'un modèle en minimisant la fonction de coût. + - Quelle affirmation est VRAIE concernant l'apprentissage profond ? - Il nécessite un grand nombre de données d'entraînement + - Qu'est-ce que le biais dans l'apprentissage automatique ? - La différence entre les prédictions d'un modèle et les valeurs réelles. + - Quelle est la métrique couramment utilisée pour évaluer la performance d'un modèle de régression ? - Erreur quadratique moyenne + - Qu'est-ce que la validation croisée dans l'apprentissage automatique ? - Une technique utilisée pour sélectionner les hyperparamètres d'un modèle en divisant les données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de validation. + - Qu'est-ce que la régularisation dans l'apprentissage automatique ? - Une technique utilisée pour réduire la suradaptation en ajoutant une pénalité aux coefficients du modèle. + - Quelle est la technique d'apprentissage automatique utilisée pour identifier les caractéristiques les plus importantes dans un ensemble de données ? - Arbre de décision + - Quelle est la technique de clustering utilisée pour regrouper des données non étiquetées en fonction de leur similarité ? - K-means + - Quelle est la technique d'apprentissage automatique utilisée pour prédire une variable continue ? - Régression linéaire + - Quelle est la fonction d'activation couramment utilisée dans les réseaux de neurones pour les problèmes de régression ? - Linéaire + - Qu'est-ce que le clustering K-means ? - Une technique de clustering non hiérarchique qui regroupe les données en un seul niveau de clusters. + - Quelle est la technique d'apprentissage automatique utilisée pour identifier les anomalies dans les données ? - Réseau de neurones auto-encodeur + - Qu'est-ce que la variance dans l'apprentissage automatique ? - La différence entre les prédictions d'un modèle et les valeurs prédites par un modèle plus complexe. + - Qu'est-ce que le clustering dans l'apprentissage automatique ? - Une technique utilisée pour regrouper des données non étiquetées en fonction de leur similarité. + - Quel algorithme de réseau de neurones n'est PAS utilisé pour la classification d'images ? - Machine à vecteurs de support (SVM) + - Quelle est la technique de réduction de la dimensionalité utilisée pour projeter des données à haute dimensionalité dans un espace de dimensionalité inférieure tout en préservant la variance des données ? - Analyse en composantes principales (ACP) + - Qu'est-ce que la fonction de coût dans l'apprentissage automatique ? - Une fonction utilisée pour optimiser les paramètres d'un modèle. + - Quel est l'algorithme d'apprentissage automatique le plus couramment utilisé pour la classification des images ? - Réseau de neurones convolutif + - Quelle est la fonction d'activation couramment utilisée dans les réseaux de neurones multi-couches pour les problèmes de classification binaire ? - Sigmoïde + - Quelle est la principale différence entre un réseau de neurones profond et un réseau de neurones peu profond ? - Le nombre de couches cachées + - Qu'est-ce que la matrice de confusion dans l'apprentissage automatique ? - Un tableau utilisé pour évaluer la performance d'un modèle de classification. \ No newline at end of file -- cgit v1.2.3