QCM Machine Learning Corrigé

Questions d’Entretien sur Machine Learning avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur Machine Learning comprennent divers sujets tel que les bases de Machine Learning, comprendre la théorie du Machine Learning, la conception de modèles, Prédictions, Modèles Machine Learning, etc… Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur Machine Learning.
 
 

1. Qu’est-ce que le Machine Learning ?

A L’acquisition sélective de connaissances par l’utilisation de programmes manuels.

B L’acquisition sélective de connaissances par l’utilisation de programmes informatiques.

C L’acquisition autonome de connaissances par l’utilisation de programmes manuels

D L’acquisition autonome de connaissances par l’utilisation de programmes informatiques.

D
Machine Learning et l’acquisition autonome de connaissances par l’utilisation de programmes informatiques.

 

 

2. Qu’est-ce que le Machine Learning ?

A Le Machine Learning (ML) est un domaine de l’informatique.

B Le Machine Learning est un type d’intelligence artificielle qui permet d’extraire des modèles à partir de données brutes en utilisant un algorithme ou une méthode.

C L’objectif principal du Machine Learning est de permettre aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de l’expérience sans être explicitement programmés ou sans intervention humaine.

D Toutes les réponses sont vraies

D
Toutes les réponses sont vraies.

 

 

3. Le Machine Learning est un domaine de l’intelligence artificielle consistant en des algorithmes d’apprentissage qui _______

A Améliorent leurs performances

B Dans l’exécution d’une tâche

C Avec le temps et l’expérience

D Toutes les réponses sont vraies

D
Le Machine Learning est un domaine de l’intelligence artificielle consistant en des algorithmes d’apprentissage qui : améliorent leurs performances (P), lors de l’exécution d’une tâche (T), au fil du temps avec l’expérience (E).

 

 
 

4. Identifiez le type d’algorithme d’apprentissage pour les « identités du visage pour les expressions faciales ».

A Prédiction

B Schémas de reconnaissance

C Reconnaissance d’anomalies

D Génération de motifs

B
Pour les identités du visage et les expressions faciales, on utilise des « Schémas de reconnaissance ».

 

 

5. Comment appelle-t-on l’application des méthodes de Machine Learning à une grande base de données?

A Big data

B Data mining

C Intelligence artificielle

D Internet des objets

B
L’application de méthodes de Machine Learning à de grandes bases de données est connue sous le nom de Data Mining.

 

 

6. Les algorithmes de Machine Learning construisent un modèle à partir d’un ensemble de données, connues sous le nom de ___________

A Données d’apprentissage

B Transfert de données

C Formation des données

D Aucune de ces réponses

A
Les algorithmes de Machine Learning construisent un modèle à partir d’un ensemble de données, appelées données d’apprentissage.

 

 
 

7. Le Machine Learning est un sous-ensemble de _____________

A Big data

B Data mining

C Deep Learning

D Intelligence artificielle

D
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle.

 

 

8. Qui est le père du Machine Learning ?

A Gregoit Hill

B Geoffrey Hinson

C Geoffrey Everest Hinton

D Geoffrey Ever

C
Geoffrey Everest Hinton est le père du Machine Learning.

 

 
 

9. Les algorithmes de ______ permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, et même de s’améliorer, sans être explicitement programmés.

A Machine Learning

B Data mining

C Deep Learning

D Intelligence artificielle

A
Les algorithmes du Machine Learning permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, et même de s’améliorer, sans être explicitement programmés.

 

 

10. Quels sont les trois types de Machine Learning ?

A L’apprentissage supervisé

B L’apprentissage non supervisé

C L’apprentissage par renforcement

D Toutes les réponses sont vraies

D
Il existe 3 types de Machine Learning, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

 

 

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.