- 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.