Machine Learning Terminology

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Questions and Answers

Quel est le principal objectif de l'apprentissage automatique ?

Créer des algorithmes capables d'échouer

Analyser des données sans intervention humaine

Améliorer les performances à résoudre des tâches spécifiques (correct)

Appliquer des procédures programmées de manière explicite

Comment définit-on l'apprentissage automatique selon Arthur Samuel ?

Une capacité à apprendre sans programmation explicite (correct)

Une machine exécutant des programmes classiques

Une discipline qui permet à un ordinateur de programmer lui-même

Un ensemble de règles données à un ordinateur

Quelle est une caractéristique clé du Machine Learning par rapport aux programmes classiques ?

Il dépend uniquement de l'aléatoire

Il est plus facile à programmer

Il nécessite plus de fonctionnement manuel

Il utilise des données pour ajuster ses procédures (correct)

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, qu'est-ce qu'une 'expérience' ?

Une observation qui aide à améliorer les résultats Signup and view all the answers

Qu'est-ce que l'apprentissage naturel par rapport à l'apprentissage automatique ?

C'est le processus d'apprentissage observé chez les animaux Signup and view all the answers

Quel est un exemple typique de la façon dont fonctionne un programme classique ?

Données + procédure programmée -> sorties Signup and view all the answers

Quelle technologie est souvent associée au Machine Learning pour le traitement des données ?

Processeurs graphiques (GPU) Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui ne fait pas partie de la définition de Machine Learning ?

Des algorithmes ne nécessitant aucune donnée Signup and view all the answers

Quel est un exemple de problème que l'apprentissage automatique peut résoudre efficacement ?

Gestion des ressources en temps réel. Signup and view all the answers

Pourquoi les méthodes classiques deviennent-elles impraticables pour de grands systèmes d'équations linéaires ?

À cause des limitations de mémoire et du temps de calcul. Signup and view all the answers

Quels types de modèles peuvent être utilisés pour des systèmes d'équations non-linéaires de grande dimension ?

Modèles appris de compression de données. Signup and view all the answers

Quel problème l'apprentissage automatique ne traite pas directement ?

La simplification de calculs arithmétiques simples. Signup and view all the answers

Quels éléments sont pris en compte dans la gestion des ressources en temps réel ?

Les habitudes de consommation et la météo. Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal des modèles prédictifs dans la gestion des ressources ?

Optimiser l'allocation des ressources. Signup and view all the answers

Quelle limitation affecte la précision des prévisions météorologiques ?

L'imprécision des données initiales. Signup and view all the answers

Quel type de problème résout l'apprentissage automatique dans les chaînes d'approvisionnement ?

L'optimisation des stocks en temps réel. Signup and view all the answers

Quel est un exemple d'application de l'apprentissage automatique pour détecter des anomalies?

Détection d'anomalies dans les systèmes de cybersécurité Signup and view all the answers

Dans quels cas l'apprentissage automatique est-il particulièrement utile?

Pour des problèmes n'ayant pas de procédure explicite Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal des systèmes de recommandation personnalisés?

Recommander des éléments susceptibles d'intéresser un utilisateur Signup and view all the answers

Quel problème l'apprentissage automatique aide-t-il à résoudre dans l'analyse des tendances sur les réseaux sociaux?

Prédiction de mouvements d'opinion Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui rend difficile l'utilisation de règles explicites dans la détection d'anomalies?

Les comportements normaux et anormaux varient avec le temps Signup and view all the answers

Quelle méthode est souvent utilisée pour l'apprentissage en détection d'anomalies?

Apprentissage non supervisé Signup and view all the answers

Comment les systèmes de recommandation personnalisés prennent-ils des décisions?

En analysant des données comportementales et en faisant des recommandations probabilistes Signup and view all the answers

Quelle caractéristique définit les problèmes émergents analysés par l'apprentissage automatique?

Ils n'ont pas de formalisation explicite Signup and view all the answers

Qu'est-ce qu'un ‘feature vector’?

Une représentation numérique des variables caractéristiques d'un individu Signup and view all the answers

Quel terme désigne les valeurs réelles aux quelles les prédictions du modèle sont comparées?

Vérité terrain Signup and view all the answers

Quel type de données contient de nombreuses valeurs nulles ou zéros?

Données clairsemées Signup and view all the answers

Qu'est-ce que l'ingénierie des caractéristiques?

Le processus de création et transformation des caractéristiques pour améliorer le modèle Signup and view all the answers

Quelle méthode utilise des vecteurs binaires pour représenter des variables catégorielles?

One-Hot Encoding Signup and view all the answers

Dans un ensemble de données déséquilibré, que signifie 'class under-representation'?

Une ou plusieurs classes sont moins représentées Signup and view all the answers

Comment les données peuvent-elles être décrites dans une matrice d'observation?

Chaque variable est décrite par une série d'individus formant des vecteurs Signup and view all the answers

Quel est l'opposé des données clairsemées?

Données denses Signup and view all the answers

Quelle est la formule correcte pour calculer l'espérance d'une variable aléatoire X continue?

E(X) = ∫ℜ x f(x) dx Signup and view all the answers

Quelle propriété de l'espérance est correcte lorsqu'une constante a est ajoutée à une variable aléatoire X?

E(X + a) = E(X) + a Signup and view all the answers

Quelle expression représente correctement la variance d'une variable aléatoire X?

V(X) = E(X-E(X))2 Signup and view all the answers

Qu'exprime la covariance entre deux variables aléatoires X1 et X2?

cov(X1, X2) = E(X1X2) - E(X1)E(X2) Signup and view all the answers

Comment est définie la variance d'une moyenne empirique X?

V(X) = σ²/N Signup and view all the answers

Laquelle de ces affirmations concernant le Théorème Central Limite est vraie?

Les moyennes des échantillons tendent vers une distribution normale. Signup and view all the answers

Qu'est-ce qu'une variable centrée centrée Xc?

Xc = X - E(X) Signup and view all the answers

Quel est le résultat de l'espérance d'une variable centrée Xc?

E(Xc) = 0 Signup and view all the answers

Quelle est la relation entre les variances de deux variables indépendantes X1 et X2?

V(X1 + X2) = V(X1) + V(X2) Signup and view all the answers

Quel type d'estimateur est la moyenne empirique X?

Un estimateur sans biais Signup and view all the answers

Quelle expression représente la densité de probabilité d'une variable aléatoire?

E(X) = ∫ x f(x) dx Signup and view all the answers

Quelle caractéristique décrit correctement une variable aléatoire réduite?

Xr = (X - E(X))/s(X) Signup and view all the answers

Quelle formule utilise-t-on pour l'estimation de l'écart-type dans une population?

s = √V(X) Signup and view all the answers

Quel concept se rapporte à la fluctuation d'échantillonnage?

Des échantillons plus grands tendent à avoir une moyenne proche de la moyenne de la population. Signup and view all the answers

Study Notes

Machine Learning (ML)

Le Machine Learning (ML), aussi appelé Apprentissage Automatique, est une approche de l'intelligence Artificielle qui utilise des algorithmes capables d'apprendre à partir de données.
La définition de l'apprentissage automatique peut être formulée comme suit : Étant donné une tâche T et une mesure de performance P, on dit qu'un programme informatique apprend à partir d'une expérience E si les résultats obtenus sur T, mesurés par P, s'améliorent avec l'expérience E.

Terminologie ML

Les termes « apprentissage automatique », « apprentissage artificiel » et « apprentissage statistique » sont souvent utilisés de manière interchangeable.
Le ML vise à créer des procédures/modèles qui déterminent les paramètres d'une procédure afin de modéliser un phénomène (la sortie) à partir d'exemples (l'entrée).
Les données clairsemées (Sparse Data) contiennent beaucoup de valeurs nulles ou zéros tandis que les données denses (Dense Data) sont l'opposé, avec peu ou pas de valeurs nulles.
Les données déséquilibrées (Imbalanced Data) présentent une ou plusieurs classes sous-représentées par rapport à d'autres.

Problèmes résolus par le ML

Le ML permet de résoudre des problèmes complexes, notamment ceux qui ne peuvent être résolus de manière efficace par des procédures explicites, comme la résolution de systèmes d'équations linéaires de grande dimension ou la prévision de l'évolution de systèmes physiques chaotiques.

Prérequis en Probabilité

La variance V(X) mesure la dispersion de la variable X autour de son espérance E(X).
La covariance cov(X1, X2) mesure la relation linéaire entre deux variables aléatoires, et si elles sont indépendantes, V(X1 + X2) = V(X1) + V(X2).
La densité de probabilité permet de représenter la distribution de probabilité d'une variable aléatoire continue.

Prérequis en Estimation - Inférence Statistique

L'estimation ponctuelle permet de déterminer une valeur unique pour un paramètre de la population à partir de la statistique calculée sur un échantillon.
La fluctuation d'échantillonnage se produit lorsque différentes statistiques calculés sur des échantillons de la même population sont différentes.
Le Théorème Central Limite affirme que la distribution des moyennes des échantillons tend vers une distribution normale, quelle que soit la forme de la distribution de la population.
La moyenne empirique est un estimateur de la moyenne de la population, et elle converge vers celle-ci en probabilité lorsque la taille de l'échantillon augmente.

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Description

Ce quiz explore la terminologie utilisée dans le Machine Learning, également connu sous le nom d'apprentissage automatique. Vous découvrirez des concepts clés, y compris la définition de l'apprentissage automatique et la distinction entre données clairsemées et denses. Testez vos connaissances sur ces termes essentiels du domaine de l'intelligence artificielle.