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Quelle est la définition de l'apprentissage automatique ?
Type d'intelligence artificielle qui implique la formation d'algorithmes pour reconnaître des modèles dans les données.
Langage de programmation utilisé pour le développement Web.
Un système d'exploitation utilisé pour le calcul scientifique.
Un système de gestion de base de données pour le traitement de données à grande échelle.
Quel est l'objectif de l'apprentissage automatique ?
Permettre aux machines de penser et d'apprendre comme les humains.
Pour automatiser les tâches répétitives.
Rendre les machines plus rapides et plus efficaces.
Créer de nouveaux langages de programmation.
Quels sont les trois types d'apprentissage automatique ?
Supervisé, non supervisé et renforcement.
Syntaxe, sémantique et pragmatique.
Statique, dynamique et évolutif.
Structuré, non structuré et semi-structuré.
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données étiquetées.
3Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données non étiquetées.
4Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme apprend par essais et erreurs.
5Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé à la fois sur des données étiquetées et non étiquetées.
Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données étiquetées.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données non étiquetées.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme apprend par essais et erreurs.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé à la fois sur des données étiquetées et non étiquetées.
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données étiquetées.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur des données non étiquetées.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé à la fois sur des données étiquetées et non étiquetées.
Un type d'apprentissage automatique où l'algorithme apprend par essais et erreurs.
Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?
L'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées, contrairement à l'apprentissage non supervisé.
L'apprentissage supervisé nécessite des données non étiquetées, contrairement à l'apprentissage non supervisé.
L'apprentissage supervisé utilise des essais et des erreurs, contrairement à l'apprentissage non supervisé.
Il n'y a pas de différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.
Qu'est-ce que le surajustement dans l'apprentissage automatique ?
Lorsqu'un modèle est trop complexe et correspond trop étroitement aux données d'entraînement, ce qui entraîne de mauvaises performances sur les nouvelles données.
Lorsqu'un modèle est trop simple et ne correspond pas suffisamment aux données d'apprentissage, ce qui entraîne de mauvaises performances sur les nouvelles données.
Lorsqu'un modèle est capable de bien généraliser à de nouvelles données.
Lorsqu'un modèle n'est pas en mesure d'apprendre à partir de nouvelles données.
Très impressionnant!
Félicitations, vous avez réussi le quiz sur l'apprentissage automatique ! Votre travail acharné et votre dévouement ont porté leurs fruits et vous devriez être fier de votre réussite. Continuez votre excellent travail et continuez à apprendre et à grandir dans ce domaine passionnant. Bien joué!
Il y a encore place à l'amélioration !
Ce n'est pas grave si vous n'avez pas réussi aussi bien que vous l'espériez à ce quiz. Il est important de se rappeler que tout le monde peut s'améliorer et que c'est une excellente occasion d'apprendre quelque chose de nouveau. Prenez le temps d'étudier le matériel et réessayez. Avec de la pratique et du dévouement, vous pourrez faire mieux la prochaine fois. N'abandonnez pas !
