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