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Apprentissage automatique - Quiz
Contribué par: Lucas
  • 1. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions sur la base de données. Il s'agit de créer des systèmes capables d'apprendre et de s'améliorer automatiquement sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et faire des prédictions ou prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Ces algorithmes sont utilisés dans diverses applications telles que la reconnaissance d'images et de la parole, les systèmes de recommandation, les véhicules autonomes, le diagnostic médical et bien d'autres encore. En tirant parti de la puissance de l'apprentissage automatique, les organisations peuvent extraire des informations précieuses des données et améliorer les processus de prise de décision, ce qui débouche sur des solutions plus efficaces et plus innovantes.

    Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
A) Une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données.
B) Une méthode de contrôle des machines physiques à l'aide d'une entrée humaine.
C) Un type de logiciel utilisé pour jouer à des jeux vidéo.
D) Langage de programmation utilisé pour la conception de puces électroniques.
  • 2. Lequel des éléments suivants est un exemple d'apprentissage non supervisé ?
A) Regroupement
B) Régression linéaire
C) Classification
D) Arbres de décision
  • 3. Quelle est la fonction d'activation utilisée dans un réseau neuronal ?
A) Conversion directe de l'entrée en sortie.
B) Introduire la non-linéarité dans le réseau.
C) Formation du réseau par rétropropagation.
D) Stockage d'informations en vue d'une utilisation ultérieure.
  • 4. Quel algorithme est généralement utilisé pour l'apprentissage par renforcement ?
A) K-Means
B) Q-Learning
C) SVM
D) Forêt aléatoire
  • 5. Quelle méthode est utilisée pour réduire la dimensionnalité des données dans l'apprentissage automatique ?
A) Naive Bayes
B) Analyse en composantes principales (ACP)
C) Arbres de décision
D) Descente en gradient
  • 6. Quel est le rôle d'une fonction de perte dans l'apprentissage automatique ?
A) Quantifie la différence entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.
B) Normalise les données avant la formation.
C) Optimise le modèle en utilisant la rétropropagation.
D) Sélectionne les meilleures caractéristiques pour le modèle.
  • 7. Qu'est-ce que l'ingénierie des fonctionnalités dans l'apprentissage automatique ?
A) Évaluation du modèle à l'aide de la validation croisée.
B) Formation d'un modèle sans données.
C) Le processus de sélection et de transformation des caractéristiques d'entrée afin d'améliorer la performance du modèle.
D) Régularisation du modèle pour éviter l'ajustement excessif.
  • 8. Quel est l'objectif d'une limite de décision dans l'apprentissage automatique ?
A) Pour minimiser la fonction de perte pendant la formation.
B) Pour contrôler le taux d'apprentissage du modèle.
C) Ajouter du bruit aux données.
D) Séparer différentes classes dans l'espace d'entrée.
  • 9. Quelle fonction est généralement utilisée comme fonction de perte dans la régression linéaire ?
A) Erreur quadratique moyenne (RMSE)
B) Perte de logs
C) Erreur quadratique moyenne (EQM)
D) L'entropie croisée
  • 10. Quelle méthode est utilisée pour éviter l'ajustement excessif d'un modèle dans l'apprentissage automatique ?
A) Régularisation
B) Suppression d'éléments clés
C) Entraînement du modèle sur un plus grand nombre de données
D) Augmenter la complexité du modèle
  • 11. Quelle technique est utilisée pour traiter les données manquantes dans l'apprentissage automatique ?
A) Ignorer les données manquantes
B) Ajouter du bruit aux données
C) Duplication des données
D) Imputation
  • 12. Quelle méthode est utilisée pour optimiser les hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique ?
A) Se concentrer sur un seul hyperparamètre
B) Recherche de grille
C) Sélection aléatoire des hyperparamètres
D) Ignorer les hyperparamètres
  • 13. Quelle technique est utilisée pour éviter l'ajustement excessif dans les réseaux neuronaux ?
A) Descente en gradient
B) Normalisation par lots
C) Abandon
D) Mise à l'échelle des caractéristiques
  • 14. Quel algorithme est couramment utilisé pour la détection d'anomalies dans l'apprentissage automatique ?
A) SVM (Support Vector Machine)
B) Naive Bayes
C) Regroupement par K-moyennes
D) Forêt d'isolement
  • 15. Quelle mesure d'évaluation est couramment utilisée pour les modèles de classification ?
A) Erreur quadratique moyenne
B) R au carré
C) Précision
D) Erreur absolue moyenne
  • 16. Quelle méthode est utilisée pour mettre à jour les poids d'un réseau neuronal pendant la formation ?
A) Initialisation aléatoire
B) Normalisation par lots
C) Rétropropagation
D) Arrêt précoce
  • 17. Quel algorithme est couramment utilisé pour traiter les ensembles de données déséquilibrés dans l'apprentissage automatique ?
A) ACP (analyse en composantes principales)
B) SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
C) AdaBoost
D) K-voisins les plus proches (KNN)
  • 18. Quelle méthode est utilisée pour évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique ?
A) Utiliser uniquement des données d'apprentissage
B) Deviner
C) Validation croisée
D) Vérification de la complexité des calculs
  • 19. Quel algorithme est généralement utilisé pour les tâches de classification dans l'apprentissage automatique ?
A) Analyse en composantes principales (ACP)
B) Regroupement par K-moyennes
C) Régression linéaire
D) Machine à vecteurs de support (SVM)
  • 20. Lequel des algorithmes suivants est un algorithme d'apprentissage supervisé ?
A) Arbre de décision
B) Analyse en composantes principales
C) Regroupement par K-moyennes
D) Régression linéaire
  • 21. Quel type d'algorithme d'apprentissage automatique est adapté à la prédiction d'une valeur continue ?
A) Réduction de la dimensionnalité
B) Regroupement
C) Régression
D) Classification
  • 22. Qu'est-ce que le compromis biais-variance dans l'apprentissage automatique ?
A) L'équilibre entre le temps de formation et la performance du modèle.
B) Le compromis entre l'exactitude et la précision.
C) Le compromis entre l'ajustement insuffisant et l'ajustement excessif.
D) L'équilibre entre la complexité du modèle et la généralisation.
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