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- 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.
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