Quiz: Bases du Machine Learning

Froggy Jumps

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Testez vos connaissances sur le ML.

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amira ghardallou

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Froggy Jumps Quiz: Bases du Machine LearningVersion en ligne Testez vos connaissances sur le ML. par amira ghardallou 1 Qu'est-ce que le Machine Learning? a Apprendre à partir des données pour prédire ou classer b Calculer uniquement des statistiques descriptives c Programmer des règles fixes sans données 2 Quel type d'apprentissage utilise des données étiquetées? a Apprentissage Non Supervisé b Apprentissage par Reinforcement c Apprentissage Supervisé 3 La régression est une tâche du ML liée à... a prévoir une valeur continue b détecter des anomalies c classer des catégories 4 L'apprentissage non supervisé sert surtout à... a Découvrir des structures dans des données non étiquetées b Optimiser les paramètres d'un modèle supervisé c Étiqueter les données manquantes 5 Parmi les méthodes suivantes, laquelle est associée au grouping? a Règlementation de données b Regroupement ( clustering ) c Réseaux de neurones 6 L'objectif des étapes de déploiement ML est de... a Réétiqueter les données b Rendre le modèle accessible et scalable c Réduire le nombre de paramètres du modèle 7 Qu'est-ce que l'extraction de caractéristiques? a Augmenter la taille du jeu de données b Étiqueter manuellement chaque observation c Capturer des informations essentielles des données 8 Quelle étape prépare les données pour le modèle? a Désétiquetage des données b Nettoyage et Transformation c Écrasement des données 9 Quel problème signale le surapprentissage? a Overfitting b Misalignment c Underfitting 10 Dans quelle application l'apprentissage supervisé est-il utile? a Diagnostic médical b Découverte d'anomalies non étiquetées c Segmentation pure sans étiquette

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Qu'est-ce que le Machine Learning?

Apprendre à partir des données pour prédire ou classer

Calculer uniquement des statistiques descriptives

Programmer des règles fixes sans données

Quel type d'apprentissage utilise des données étiquetées?

Apprentissage Non Supervisé

Apprentissage par Reinforcement

Apprentissage Supervisé

La régression est une tâche du ML liée à...

prévoir une valeur continue

détecter des anomalies

classer des catégories

L'apprentissage non supervisé sert surtout à...

Découvrir des structures dans des données non étiquetées

Optimiser les paramètres d'un modèle supervisé

Étiqueter les données manquantes

Parmi les méthodes suivantes, laquelle est associée au grouping?

Règlementation de données

Regroupement ( clustering )

Réseaux de neurones

L'objectif des étapes de déploiement ML est de...

Réétiqueter les données

Rendre le modèle accessible et scalable

Réduire le nombre de paramètres du modèle

Qu'est-ce que l'extraction de caractéristiques?

Augmenter la taille du jeu de données

Étiqueter manuellement chaque observation

Capturer des informations essentielles des données

Quelle étape prépare les données pour le modèle?

Désétiquetage des données

Nettoyage et Transformation

Écrasement des données

Quel problème signale le surapprentissage?

Overfitting

Misalignment

Underfitting

Dans quelle application l'apprentissage supervisé est-il utile?

Diagnostic médical

Découverte d'anomalies non étiquetées

Segmentation pure sans étiquette

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Quel type d'apprentissage utilise des données étiquetées?

La régression est une tâche du ML liée à...

L'apprentissage non supervisé sert surtout à...

Parmi les méthodes suivantes, laquelle est associée au grouping?

L'objectif des étapes de déploiement ML est de...

Qu'est-ce que l'extraction de caractéristiques?

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Quel problème signale le surapprentissage?

Dans quelle application l'apprentissage supervisé est-il utile?

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