Machine Learning Terminology

Quel est le principal objectif de l'apprentissage automatique ?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Quel problème l'apprentissage automatique ne traite pas directement ?

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

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

Quelle limitation affecte la précision des prévisions météorologiques ?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Qu'est-ce qu'un ‘feature vector’?

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

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

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

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

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

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

Quel est l'opposé des données clairsemées?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Quel type d'estimateur est la moyenne empirique X?

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

Quelle caractéristique décrit correctement une variable aléatoire réduite?

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

Quel concept se rapporte à la fluctuation d'échantillonnage?