AI Exam

Qu'est-ce que la transformation digitale ?

• 1. L'introduction de technologies numériques qui remplacent les communications par courrier physique uniquement.

• • 2. Le processus qui consiste à utiliser des technologies numériques pour changer la façon dont une entreprise fonctionne et interagit avec ses clients.

• 3. L'achat de nouveaux appareils électroniques pour moderniser les équipements de bureau.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

• • 1. La capacité de la machine à exécuter des programmes informatiques de base.

• 2. La capacité de la machine à imiter l'intelligence humaine.

• 3. L'utilisation de machines pour effectuer des tâches qui nécessitent une force physique humaine.

Que font principalement les algorithmes de Machine Learning ?

• 1. Ils exécutent des calculs statistiques complexes.

• 2. Ils apprennent automatiquement à partir des données.

• 3. Ils stockent de grandes quantités de données.

 Quelle est la caractéristique principale des algorithmes de Deep Learning ?

• 1. Ils imitent le fonctionnement du cerveau humain.

• • 2. Ils requièrent des instructions détaillées pour chaque tâche.

• 3. Ils simplifient les données pour une meilleure compréhension humaine.

 Qu'est-ce que le prétraitement des données ?

• • 1. Le processus de nettoyage et de préparation des données avant le traitement analytique.

• 2. L'augmentation de la quantité de données disponibles par la collecte supplémentaire.

• • 3. La visualisation des données pour identifier les tendances et les modèles.

Qu'est-ce que la séparation des données en ensembles d'entraînement et de test ?

• • 1. Un processus pour augmenter la quantité de données disponibles.

• • 2. Un processus pour répartir les données pour l'entraînement et l'évaluation des modèles.

• • 3. Un processus pour fusionner les données de sources différentes.

Sur quelle base choisit-on un modèle d'apprentissage automatique ?

• 1. Selon la popularité du modèle dans l'industrie.

• 2. Selon le coût d'implémentation du modèle.

• 3. Selon la nature des données et le problème à résoudre.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

• • 1. Un type d'apprentissage où le modèle apprend sans aucune donnée étiquetée.

• 2. Un type d'apprentissage où le modèle apprend uniquement à partir de feedback direct et explicite après chaque prédiction.

• 3. Un type d'apprentissage où le modèle est formé sur des données étiquetées pour prédire des étiquettes sur de nouvelles données.

Quel algorithme serait le plus approprié pour prédire le prix d'une maison au fil du temps ?

• • 1. Algorithme de classification, comme les arbres de décision.

• 2. Algorithme de régression, comme la régression linéaire.

• • 3. Algorithme de clustering, comme K-means.

Quel algorithme serait le plus approprié pour identifier un e-mail comme "spam" ou "non spam" ?

• 1. Algorithme de classification, comme les forêts aléatoires ou les machines à vecteurs de support (SVM).

• 2. Algorithme de régression, comme la régression logistique.

• 3. Algorithme de réduction de dimensionnalité, comme l'analyse en composantes principales (PCA).