Contributions de Martin

Très facile

5 votes468 passages0 commentaire

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

machine learning

learning

le 19 sept. 2022

Intermédiaire

4 votes436 passages0 commentaire

La logique floue est une méthode de raisonnement utilisée en IA qui vise à reproduire le raisonnement humain. Le résultat est l'opposé du résultat booléen (binaire). Il peut être n'importe quelle valeur entre 0 et 1 (vrai et faux). Par exemple, le résultat peut être probablement oui (0,7), pas sûr (0,6), probablement non (0,4), ou certainement non (0,18)...

Data Scientist

Intelligence Artificielle

logic

reasoning

le 15 mars 2022

Très facile

4 votes333 passages0 commentaire

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

python

language

le 15 mars 2022

Facile

3 votes850 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist

Machine Learning

metrics

clustering

le 15 mars 2022

Facile

3 votes595 passages0 commentaire

Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …

Data Scientist

Machine Learning

models

ensemble

le 15 mars 2022

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action doit être effectuée lors de cette préparation?

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …

Comment définir l'apprentissage par renforcement ? Sélectionnez la phrase qui définit le mieux cette méthode d'apprentissage.

Comment définir l'apprentissage supervisé ? Dans l'apprentissage supervisé, la machine entraîne le modèle à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage étiquetées.

L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est externe au modèle. Il définit la structure du modèle.

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action doit être effectuée lors de cette préparation?

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …

Comment définir l'apprentissage par renforcement ? Sélectionnez la phrase qui définit le mieux cette méthode d'apprentissage.

Comment définir l'apprentissage supervisé ? Dans l'apprentissage supervisé, la machine entraîne le modèle à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage étiquetées.

L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est **externe au modèle**. Il définit la structure du modèle.

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est externe au modèle. Il définit la structure du modèle.