Testez vos connaissances en Machine Learning

A visually engaging and modern illustration of machine learning concepts, featuring algorithms, data charts, and a digital brain, in a futuristic style.

Testez vos connaissances en Machine Learning

Êtes-vous passionné par le machine learning ? Ce quiz interactif est votre opportunité de tester vos connaissances et de découvrir votre compréhension des concepts importants de l'apprentissage automatique.

Questions variées sur les techniques de machine learning
Évaluez vos compétences en apprentissage supervisé et non supervisé
Apprenez tout en vous amusant !

15 Questions4 MinutesCreated by TestingTech329

Laquelle de ces techniques est fréquemment utilisée en machine learning ?

Combien de types d'apprentissage automatique ?

L'association fait partie des projets d'apprentissage supervisé.

Vrai

Faux

Les algorithmes K-NN et K-means sont des algorithmes d'apprentissage non supervisés ?

Vrai

Faux

L’apprentissage non supervisé consiste à utiliser un algorithme qui n’a pas besoin d’être supervisé par un scientifique des données ?

Vrai

Faux

La classification se focalise sur la prédiction des valeurs continues

Vrai

Faux

La régression concerne la prédiction des valeurs discrètes

Vrai

Faux

L’arbre de décision est un des algorithmes d'apprentissage non supervisé?

Vrai

Faux

Parmi les algorithmes suivants, lesquels sont utilisés pour les tâches d'apprentissage non supervisées ?

Apriori

K-moyennes (« K-means »)

Decision tree

Hierarchal clustering.

L’apprentissage supervisé nécessite des données historiques pour lesquelles on connait déjà les étiquettes ?

Vrai

Faux

Dans un projet ML

80 % de travail réside dans la structuration des données et juste 20 % dédié à l'implémentation des algorithmes et le test .

20 % de travail réside dans la structuration des données et juste 80 % dédié à l'implémentation des algorithmes et le test .

Les algorithmes de machine learning sont trop complexes pour être roulés dans le nuage ?

Vrai

Faux

Le machine learning s’applique seulement sur des données structurées ?

Vrai

Faux

Tous les exemples suivants sont des applications de machine learning, sauf:

Personnaliser les campagnes de marketing en fonction de la démographie des clients et de leur historique d’achat.

Détecter les activités frauduleuses dans des transactions financières.

Analyser les IdO (internet des objets) afin de prédire les problèmes d’équipements avant qu’ils se produisent.

Analyser les revenus passés pour déterminer la cause de la chute des ventes.

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