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Stéphane Maviel
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13 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement?
Un modèle basé sur la supervision
Un modèle basé sur la récompense
Un modèle sans données d'entraînement
Un modèle sans algorithmes
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la caractéristique principale du deep learning?
Utilise des algorithmes profonds
Implique un grand nombre de couches neuronales
Fonctionne uniquement en apprentissage supervisé
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé?
L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé n'utilise pas d'étiquettes
L'apprentissage supervisé n'utilise pas d'étiquettes, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise des données étiquetées
Les deux utilisent des données étiquetées
4.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Qu'est-ce qui distingue le deep learning des approches traditionnelles d'apprentissage automatique?
La nécessité de données massives pour l'entraînement
L'aspect boîte noire
Le besoin de grandes puissance de calcul
5.
FILL IN THE BLANK QUESTION
1 min • 1 pt
Que signifie l'acronyme LLM dans le contexte de l'IA? (mettez une majuscule aux premières lettres)
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la principale application du clustering ?
Classer les données en groupes similaires sans étiquettes préalables
Minimiser la fonction de coût pour une tâche spécifique
Prédire une valeur numérique pour une entrée donnée
Appliquer des politiques d'actions basées sur la récompense
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Qu'est-ce que l'approche heuristique dans le contexte de l'optimisation?
Un processus automatisé ne nécessitant aucune intervention humaine
Une technique exclusive au deep learning
Une méthode basée sur des règles strictes et déterministes
Une approche guidée par l'expérience et l'intuition pour trouver des solutions proches de l'optimal
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