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

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Très facile
17 votes881 passages0 commentaire

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.

Data Scientist
Deep learning
overfitting
Martinle 14 mars 2022
Facile
16 votes856 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Deep learning
machine learning
Martinle 19 sept. 2022
Intermédiaire
11 votes1467 passages0 commentaire

Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.

Data Scientist
Machine Learning
hyperparameters
model
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
10 votes1369 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Facile
8 votes862 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Deep learning
neural network
connections
Martinle 4 avr. 2022
Très facile
8 votes794 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Intelligence Artificielle
machine learning
learning
Martinle 19 sept. 2022
Intermédiaire
8 votes763 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
Martinle 15 mars 2022
Très facile
7 votes1385 passages0 commentaire

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.

Data Scientist
Machine Learning
overfitting
Martinle 15 mars 2022
Difficile
7 votes1344 passages
2 commentaires

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

Data Scientist
Machine Learning
loss function
error function
cost function
Martinle 15 mars 2022
Facile
7 votes919 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
models
ensemble
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
6 votes1277 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist
Machine Learning
metrics
clustering
Martinle 15 mars 2022
Très facile
6 votes1259 passages0 commentaire

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.

Data Scientist
Machine Learning
unsupervised learning
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes1403 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
data
model
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes1312 passages0 commentaire

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?

Data Scientist
Machine Learning
data
preprocessing
Martinle 15 mars 2022
Très facile
5 votes1255 passages0 commentaire

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.

Data Scientist
Machine Learning
supervised learning
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes794 passages0 commentaire

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Data Scientist
Deep learning
machine learning
random forest
Martinle 14 mars 2022
Très facile
5 votes634 passages1 commentaire

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Data Scientist
Intelligence Artificielle
machine learning
neural network
Martinle 15 mars 2022
Très facile
5 votes604 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Intelligence Artificielle
python
language
Martinle 15 mars 2022
Très facile
5 votes603 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Intelligence Artificielle
hyperparameters
neural networks
Martinle 15 mars 2022