Data Mining et Apprentissage Supervisé
Ce quiz explore les concepts clés du data mining et de l'apprentissage supervisé. Vous testerez vos connaissances sur la validation des modèles, la préparation des données et l'interprétation des résultats. Préparez-vous à évaluer vos compétences en traitement et analyse des données.
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Data Mining et Apprentissage Supervisé
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Data Mining et Apprentissage Supervisé - Flashcards
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Data Mining et Apprentissage Supervisé - Podcast
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Materials
List of Questions24 questions
- Question 1
- Modèles
- Observation
- Espace des données
- Validation
- Question 2
- Sont toujours asymétriques
- N'ont que deux résultats possibles
- Permettent plusieurs valeurs possibles
- Ont toujours un ordre significatif
- Question 3
- Ordre
- Binaire
- Ordinal
- Nominal
- Question 4
- Blanc
- Froid
- Chaud
- Noir
- Question 5
- Collecter des observations
- Détecter des descripteurs
- Évaluer le modèle retenu
- Construire des modèles
- Question 6
- Discret
- Binaire
- Nominal
- Ordinal
- Question 7
- En fonction de leur ordre significatif
- Par leur capacité à calculer des distances
- Selon leur symétrie ou asymétrie
- Par leur nature nominale ou ordinale
- Question 8
- Ordinaire
- Nominal
- Symétrique
- Asymétrique
- Question 9
- Identifier les anomalies dans les données
- Optimiser l'algorithme de traitement des données
- Analyser les coûts de production
- Évaluer les performances d’un modèle
- Question 10
- Utilisation de données non étiquetées pour l'analyse
- Constitution de groupes d'objets hétérogènes
- Échantillons étiquetés par une ou plusieurs classes
- Extraction d'informations à partir de données non structurées
- Question 11
- C'est l'étape où l'on génère des modèles prédictifs
- C'est la phase où l'on évalue et interprète la fiabilité des données
- C'est l'étape de traitement final des résultats
- C'est la phase de nettoyage et d'organisation des données
- Question 12
- Les colonnes représentent les descripteurs et les lignes les échantillons.
- Il représente un mélange d'informations et de connaissances.
- C'est une structure adoptée pour les données non étiquetées.
- C'est un tableau où les variables sont représentées par les lignes.
- Question 13
- Analyse factorielle
- Regroupement hiérarchique
- Validation croisée
- Échantillonnage aléatoire
- Question 14
- Maintenir la confidentialité des données personnelles
- Minimiser les coûts associés à la collecte des données
- Détecter les anomalies et les valeurs aberrantes
- Former des modèles prédictifs à partir des données brutes
- Question 15
- Elle nécessite uniquement des données non étiquetées.
- Elle est surtout utilisée pour l'analyse des clusters.
- Elle se base sur une corrélation entre des attributs numériques.
- Elle vise à prédire une réponse discrète à partir d'un ensemble de données.
- Question 16
- Identifier des relations ou des associations entre des éléments d'un dataset.
- Préparer les données pour l'apprentissage supervisé.
- Regrouper les données en clusters significatifs.
- Évaluer les performances des modèles prédictifs.
- Question 17
- Extrapoler des informations nouvelles
- Transformer les données en attributs discrets
- Remplacer les valeurs manquantes et supprimer les aberrantes
- Organiser les données en groupes
- Question 18
- Apprentissage supervisé
- Découverte des règles d'association
- Normalisation des données
- Clustering
- Question 19
- Data Mining prédictif
- Statistique descriptive
- Clustering
- Data Mining descriptif
- Question 20
- Détection d'anomalies
- Discrétisation des données
- Normalisation des données
- Réduction des données
- Question 21
- Un modèle prédit sur de nouvelles données
- Une représentation graphique des données
- L'organisation des données en groupes basés sur la similarité
- La normalisation des valeurs
- Question 22
- Une forme de modélisation prédictive
- Une méthode pour identifier les valeurs aberrantes
- Une technique de prétraitement des données
- Un processus d'organisation des données en groupes
- Question 23
- Réduire la variabilité entre les valeurs
- Créer des attributs discrets
- Minimiser le temps d'exécution des algorithmes
- Augmenter le volume de données
- Question 24
- Pour garantir la qualité des données en identifiant les valeurs inhabituelles
- Pour simplifier la visualisation des données
- Pour améliorer la répartition des données
- Pour augmenter le volume des données
List of Flashcards15 flashcards
- Card 1HintThink about performance evaluations.Memory TipValidate to evaluate.
- Card 2HintFocuses on understanding data, not predicting.Memory TipDescribe what is already there.
- Card 3HintThink about predicting future outcomes.Memory TipPredict the future, estimate the error.
- Card 4HintLike prepping ingredients for a recipe.Memory TipSet the stage of the data.
- Card 5HintThink of it as a table with features and data points.Memory TipColumns describe, rows sample.
- Card 6HintThe data 'supervises' the learning process.Memory TipLike being taught with examples.
- Card 7HintThink of refining raw ore into pure metal.Memory TipClean, transform, reduce = quality up.
- Card 8HintLike digging for hidden treasure.Memory TipMining for data gold.
- Card 9HintUnderstand present relationships in data.Memory TipSummarize, visualize, associate.
- Card 10HintForecasting new information.Memory TipUse what is to predict what will be.
- Card 11HintGrouping similar objects together.Memory TipBirds of a feather flock together.
- Card 12HintThis represents objects and their relation.Memory TipSamples are entities with descriptors.
- Card 13HintCategories or labels.Memory TipThink groups, no number line.
- Card 14HintTrue/False or 0/1.Memory TipTwo options, equal or unequal weight.
- Card 15HintQuantitative representations.Memory TipMeasurements on a number line.