Ensemble de données et types

Quelle est la principale différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?

Quels sont les objectifs principaux de ce cours de machine learning ?

Lors de la préparation des données pour l'entraînement des modèles, quelle étape est essentielle ?

Quel est le coefficient de l'évaluation dans ce cours ?

Dans quel chapitre sera-t-il principalement traité l'apprentissage supervisionné ?

Quel est le principal objectif d'un dataset ?

Quels types de datasets peuvent contenir des informations textuelles ?

Quel type de données correspond à un dataset catégoriel ?

Quel type de dataset est spécifiquement utilisé pour les séries temporelles ?

Quel est un exemple d'apprentissage automatique ?

Quelle caractéristique est nécessaire pour un dataset ?

Quel facteur rend difficile l'écriture de règles explicites pour discriminer des chiffres ?

Quel est un attribut commun dans un dataset ?

Qu'est-ce que l’apprentissage automatique ?

Quel est le rôle des algorithmes dans l’apprentissage automatique ?

Comment le deep learning se distingue-t-il de l’apprentissage automatique ?

Quelle capacité n'est pas typiquement associée à l'intelligence artificielle ?

Quelle affirmation est correcte concernant la relation entre programmation classique et apprentissage automatique ?

Quel exemple illustrerait bien l'utilisation de l'apprentissage automatique ?

Parmi les fonctions cognitives mentionnées, laquelle est favorisée par l'intelligence artificielle ?

Dans quel contexte l'apprentissage automatique serait-il le plus utile ?

Quel énoncé décrit le mieux la différence entre intelligence artificielle et apprentissage automatique ?

Pourquoi une machine n’est-elle pas entièrement comparable à un humain dans ses fonctions cognitives ?

Quel est l'objectif principal de l'apprentissage automatique ?

Quel processus est utilisé pour créer un modèle dans l'apprentissage automatique ?

Parmi les options suivantes, laquelle est un exemple d'algorithme de machine learning ?

Qu'est-ce qu'un algorithme en apprentissage automatique ?

Quel secteur utilise l'apprentissage automatique pour la détection de fraudes ?

Comment l'apprentissage automatique améliore-t-il ses performances ?

Un modèle en apprentissage automatique représente quoi ?

Dans quelle application l'apprentissage automatique est-il utilisé pour prédire les comportements frauduleux ?

Quelle est la relation entre un algorithme et un modèle en apprentissage automatique ?

Quel enjeu ou application n'est pas clairement mentionné dans le domaine de la santé utilisant l'apprentissage automatique ?

Qu'est-ce qu'un modèle de régression linéaire ?

Quelle est la première étape du cycle de vie d'un modèle d'apprentissage automatique ?

Quel est l'objectif principal de l'optimisation du modèle ?

Quel est le rôle de l'évaluation du modèle dans le cycle de vie d'apprentissage automatique ?

Quels éléments doivent être nettoyés lors de la préparation des données ?

Quelle est l'étape suivante après l'entraînement d'un modèle ?

Quel est un exemple d'un modèle d'apprentissage automatique basé sur un arbre ?

Quelle action est effectuée durant le déploiement du modèle ?

Le choix d'un algorithme doit être basé sur quels critères ?

Quelle est l'importance d'un dataset dans le Machine Learning ?

Après le déploiement, que doit-on faire en permanence avec le modèle ?

Quel est le principal but de l'entraînement du modèle ?

Quelle est l'étape après la collecte de données et avant la préparation des données ?

Quel aspect est essentiel dans l'évaluation des performances du modèle ?