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Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?
Data Scientist
Machine Learning
missing data
le 4 avr. 2022
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Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?
Data Scientist
Deep learning
machine learning
le 19 sept. 2022
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Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.
Data Scientist
Deep learning
overfitting
le 14 mars 2022
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Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?
Data Scientist
Machine Learning
missing data
le 4 avr. 2022
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Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.
Data Scientist
Machine Learning
hyperparameters
model
le 15 mars 2022
Très facile
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975 passages
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Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.
Data Scientist
Machine Learning
overfitting
le 15 mars 2022
Facile
6 votes
695 passages
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Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?
Data Scientist
Deep learning
neural network
connections
le 4 avr. 2022
Très facile
6 votes
494 passages
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Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?
Data Scientist
Intelligence Artificielle
machine learning
learning
le 19 sept. 2022
Facile
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630 passages
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Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …
Data Scientist
Machine Learning
models
ensemble
le 15 mars 2022
Difficile
4 votes
929 passages
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Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?
Data Scientist
Machine Learning
loss function
error function
cost function
le 15 mars 2022
Facile
4 votes
924 passages
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Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action doit être effectuée lors de cette préparation?
Data Scientist
Machine Learning
data
preprocessing
le 15 mars 2022
Très facile
4 votes
886 passages
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Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.
Data Scientist
Machine Learning
unsupervised learning
le 15 mars 2022
Intermédiaire
4 votes
463 passages
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La logique floue est une méthode de raisonnement utilisée en IA qui vise à reproduire le raisonnement humain. Le résultat est l'opposé du résultat booléen (binaire). Il peut être n'importe quelle valeur entre 0 et 1 (vrai et faux). Par exemple, le résultat peut être probablement oui (0,7), pas sûr (0,6), probablement non (0,4), ou certainement non (0,18)...
Data Scientist
Intelligence Artificielle
logic
reasoning
le 15 mars 2022
Très facile
4 votes
353 passages
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Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?
Data Scientist
Intelligence Artificielle
python
language
le 15 mars 2022
Intermédiaire
3 votes
986 passages
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Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?
Data Scientist
Machine Learning
data
model
le 15 mars 2022
Intermédiaire
3 votes
898 passages
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Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?
Data Scientist
Machine Learning
metrics
clustering
le 15 mars 2022
Difficile
3 votes
391 passages
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L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.
Data Scientist
Intelligence Artificielle
strong AI
weak AI
le 15 mars 2022
Très facile
3 votes
353 passages
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Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est **externe au modèle**. Il définit la structure du modèle.
Data Scientist
Intelligence Artificielle
hyperparameters
neural networks
le 15 mars 2022
Très facile
3 votes
347 passages
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L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.
Data Scientist
Intelligence Artificielle
supervised learning
machine learning
le 15 mars 2022
Expert
2 votes
917 passages
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Comment définir l'apprentissage par renforcement ? Sélectionnez la phrase qui définit le mieux cette méthode d'apprentissage.
Data Scientist
Machine Learning
reinforcement learning
le 4 avr. 2022
Martin
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Martin
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