Quiz sur le Machine Learning

Quel est le schéma conceptuel du Machine Learning présenté dans les objectifs de la formation ?

• DONNÉES → MACHINE LEARNING → DÉCISIONS BUSINESS

• THÉORIE → PRATIQUE → OUTILS → APPLICATION

• DATA SCIENTIST → ML ENGINEER → BUSINESS ANALYST

• INPUT → PROCESSUS → OUTPUT

Lequel des éléments suivants N'EST PAS un objectif principal de la formation 'Machine Learning & Management' ?

• Maîtriser les aspects techniques : mathématiques et outils nécessaires

• Découvrir les outils : Open Source vs Propriétaires

• Vendre des produits Machine Learning

• Appliquer en management : cas d'usage métier réels

Selon la définition fournie, qu'est-ce que le Machine Learning ?

• La capacité d'un système à exécuter des tâches basées sur des programmes pré-écrits.

• La capacité d'un système à apprendre automatiquement à partir de données sans être explicitement programmé pour chaque tâche.

• Un ensemble de règles prédéfinies pour analyser des données complexes.

• Un outil pour la création de bases de données relationnelles.

Dans l'exemple d'Amazon, quel a été le résultat rapporté de leur système de recommandation utilisant le Machine Learning ?

• +10% d'augmentation des ventes

• +20% d'augmentation des ventes

• +35% d'augmentation des ventes

• +50% de réduction des coûts de stockage

Quel est le principe principal de l'Apprentissage Supervisé ?

• Il trouve des patterns cachés dans des données non étiquetées.

• Il apprend avec des exemples étiquetés.

• Il apprend par essai-erreur dans un environnement interactif.

• Il se concentre sur la réduction de la dimensionnalité des données.

Lequel des éléments suivants est un exemple de cas d'usage pour l'Apprentissage Non-supervisé ?

• Détection de spam Gmail

• Prédiction de prix de l'immobilier

• Segmentation clients Netflix

• Reconnaissance faciale pour l'authentification

Comment l'Apprentissage par Renforcement apprend-il principalement ?

• En analysant de grandes quantités de données étiquetées.

• En identifiant des corrélations statistiques entre des variables.

• Par essai-erreur et récompenses/pénalités.

• En réduisant la complexité des données pour les rendre plus maniables.

Uber utilise les trois types de Machine Learning dans quel but ?

• Pour la gestion des ressources humaines et le recrutement.

• Pour optimiser les trajets, prédire la demande et ajuster les prix dynamiquement.

• Pour développer de nouveaux modèles de voitures autonomes.

• Pour le marketing de contenu et la publicité ciblée.

Pour le Crédit Agricole, quel a été le résultat rapporté de l'utilisation du Machine Learning pour la détection de fraudes ?

• 50% des fraudes détectées en temps réel

• 75% des fraudes détectées avec un délai de 24h

• 90% des fraudes détectées en temps réel

• 100% des fraudes détectées, mais avec des faux positifs élevés

Quel résultat Zalando a-t-il obtenu en utilisant le Deep Learning pour les recommandations de mode ?

• +15% d'augmentation des ventes

• +30% d'augmentation des ventes

• -20% de retours de produits

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement