Quiz IA et ML

Froggy Jumps

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Quiz rapide sur l'IA et le ML.

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Quiz IA et ML


Froggy Jumps Quiz IA et MLVersión en línea Quiz rapide sur l'IA et le ML. por noha 1 Quelle est la différence principale entre apprentissage supervisé et non supervisé ? a Les deux ne nécessitent pas d'étiquettes b Supervisé utilise des étiquettes, non supervisé non c Les deux utilisent des étiquettes 2 Qu'est-ce que le surapprentissage (overfitting) ? a Le modèle mémorise les données d'entraînement et échoue sur le nouveau b Le modèle est trop simple pour les données c Le modèle ignore les données d'entraînement 3 Quel est le rôle principal de la descente de gradient ? a Aminoriser la fonction coût et optimiser les poids b Augmenter la complexité du modèle c Normaliser les données sans ajuster les poids 4 Quelle est la fonction d’activation ReLU ? a ReLU(x) = max(0, x) b ReLU(x) = 1 / (1 + e^-x) c ReLU(x) = tanh(x) 5 Quel est l’objectif de la régularisation ? a Réduire le surapprentissage en limitant la complexité b Accroître le nombre de paramètres c Augmenter le taux d’apprentissage sans contrôle 6 Qu’est-ce que le biais-variance trade-off ? a Différence entre biais et robustesse b Coupure entre biais et variance des données c Équilibre entre erreur due au sous- et surajustement 7 Qu’est-ce qu’un réseau de neurones profond ? a Un réseau utilisant exclusivement SVM b Un réseau avec plusieurs couches cachées c Un réseau sans couches cachées 8 Qu’est-ce que la validation croisée ? a Répartir les données mais sans reformation b Évaluer le modèle sur des sous-ensembles non vus c Réutiliser l’ensemble d’entraînement pour tester 9 Qu’est-ce qu’un hyperparamètre ? a Paramètre appris durant l’entraînement b Paramètre dépendant des données d’entrée c Paramètre défini avant l’entraînement (ex. taux d’apprentissage) 10 Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ? a Un agent apprend via des récompenses et essais b Utilise uniquement des étiquettes c Apprend sans interaction avec l’environnement

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

Qu'est-ce que le surapprentissage (overfitting) ?

Quel est le rôle principal de la descente de gradient ?

Quelle est la fonction d’activation ReLU ?

Quel est l’objectif de la régularisation ?

Qu’est-ce que le biais-variance trade-off ?

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones profond ?

Qu’est-ce que la validation croisée ?

Qu’est-ce qu’un hyperparamètre ?

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?