
PolyAI - Introduction au Machine Learning
Authored by Aymen Oumali
Engineering
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18 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Quelle affirmation décrit le mieux le Machine Learning ?
Une méthode qui suit des règles programmées à la main
Une méthode permettant à une machine d’apprendre à partir de données
Une technologie pour créer des circuits électroniques
Une base de données centralisée d’informations
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Dans l’apprentissage supervisé, le modèle apprend à partir de…
Données non étiquetées
Données partiellement aléatoires
Données étiquetées (avec entrées et sorties connues)
Données simulées uniquement
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Un algorithme de clustering sert principalement à…
Prédire une valeur numérique
Trier les données alphabétiquement
Supprimer les anomalies
Regrouper des données similaires entre elles
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Si un modèle obtient 99 % de précision sur les données d’entraînement mais 60 % sur les données de test, on parle de…
Sous-apprentissage (underfitting)
Bon modèle généralisant
Sur-apprentissage (overfitting)
Mauvais étiquetage
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Quelle est la principale différence entre le Machine Learning et le Deep Learning ?
Le Deep Learning ne nécessite pas de données
Le Deep Learning repose sur des réseaux de neurones profonds
Le Machine Learning est plus récent
Le Deep Learning est une approche non supervisée
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Parmi les situations suivantes, laquelle relève d’un apprentissage non supervisé ?
Prédire le prix d’une maison à partir de ses caractéristiques
Regrouper des clients selon leur comportement d’achat
Identifier les spams dans des emails
Prédire la température pour demain
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Pourquoi nettoie-t-on les données avant d’entraîner un modèle ?
Pour réduire le bruit et les erreurs dans les données
Pour que le modèle ait plus de paramètres
Pour accélérer le téléchargement du dataset
Pour supprimer les doublons uniquement
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