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13 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement?

Un modèle basé sur la supervision

Un modèle basé sur la récompense

Un modèle sans données d'entraînement

Un modèle sans algorithmes

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Quelle est la caractéristique principale du deep learning?

Utilise des algorithmes profonds

Implique un grand nombre de couches neuronales

Fonctionne uniquement en apprentissage supervisé

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé?

L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé n'utilise pas d'étiquettes

L'apprentissage supervisé n'utilise pas d'étiquettes, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise des données étiquetées

Les deux utilisent des données étiquetées

4.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Qu'est-ce qui distingue le deep learning des approches traditionnelles d'apprentissage automatique?

La nécessité de données massives pour l'entraînement

L'aspect boîte noire

Le besoin de grandes puissance de calcul

5.

FILL IN THE BLANK QUESTION

1 min • 1 pt

Media Image

Que signifie l'acronyme LLM dans le contexte de l'IA? (mettez une majuscule aux premières lettres)

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Quelle est la principale application du clustering ?

Classer les données en groupes similaires sans étiquettes préalables

Minimiser la fonction de coût pour une tâche spécifique

Prédire une valeur numérique pour une entrée donnée

Appliquer des politiques d'actions basées sur la récompense

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Qu'est-ce que l'approche heuristique dans le contexte de l'optimisation?

Un processus automatisé ne nécessitant aucune intervention humaine

Une technique exclusive au deep learning

Une méthode basée sur des règles strictes et déterministes

Une approche guidée par l'expérience et l'intuition pour trouver des solutions proches de l'optimal

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