Offres d'emploiEntreprisesTestsBlogJe recruteS'inscrireConnexion
en
en
Accueil>Tests>Questions>Machine learning - Les bases

40 questions d'entretien sur Machine learning - Les basespour développeurs (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Machine learning - Les bases avec 40 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

ou
Technologie
Métier
QCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3838
En cours de validation
0
40 questions
Intermédiaire
19 votes1537 passages0 commentaire

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Intermédiaire
11 votes1489 passages0 commentaire

Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.

Data Scientist
Machine Learning
hyperparameters
model
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
10 votes1390 passages0 commentaire

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Difficile
8 votes1365 passages
2 commentaires

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Data Scientist
Machine Learning
loss function
error function
cost function
Martinle 15 mars 2022
Très facile
7 votes1405 passages0 commentaire

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Data Scientist
Machine Learning
overfitting
Martinle 15 mars 2022
Facile
7 votes932 passages0 commentaire

Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …

Data Scientist
Machine Learning
models
ensemble
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
6 votes1295 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist
Machine Learning
metrics
clustering
Martinle 15 mars 2022
Très facile
6 votes1278 passages0 commentaire

Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.

Data Scientist
Machine Learning
unsupervised learning
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes1423 passages0 commentaire

Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?

Data Scientist
Machine Learning
data
model
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes1330 passages0 commentaire

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action doit être effectuée lors de cette préparation?

Data Scientist
Machine Learning
data
preprocessing
Martinle 15 mars 2022
Très facile
5 votes1273 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage supervisé ? Dans l'apprentissage supervisé, la machine entraîne le modèle à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage étiquetées.

Data Scientist
Machine Learning
supervised learning
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
4 votes1334 passages0 commentaire

Laquelle des affirmations suivantes est vraie lorsqu'on considère l'apprentissage automatique?

Data Scientist
Machine Learning
artificial intelligence
computer science
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
3 votes1345 passages1 commentaire

Quelles sont les actions suivantes qui peuvent être utilisées lors du prétraitement des données lors de la réalisation d'une régression ou d'une classification?

Data Scientist
Machine Learning
data
preprocessing
Martinle 13 déc. 2023
Difficile
3 votes1342 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage par renforcement ? Sélectionnez la phrase qui définit le mieux cette méthode d'apprentissage.

Data Scientist
Machine Learning
reinforcement learning
Martinle 4 avr. 2022
Difficile
3 votes1337 passages0 commentaire

Quelles des affirmations suivantes sont vraies lorsqu'on considère le stacking?

Data Scientist
Machine Learning
ensemble
Martinle 15 mars 2022
Facile
2 votes1347 passages0 commentaire

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Data Scientist
Machine Learning
deep learning
artificial intelligence
Martinle 15 mars 2022
Facile
2 votes1317 passages0 commentaire

Avec quel(s) type(s) d'apprentissage peut-on utiliser les indicateurs de performance suivants ?

Data Scientist
Machine Learning
supervised learning
performance indicators
Martinle 15 mars 2022
Très facile
2 votes1277 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage non supervisé ? Dans l'apprentissage non supervisé, la machine entraîne le modèle à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage non étiqueté.

Data Scientist
Machine Learning
unsupervised learning
Martinle 15 mars 2022
Très facile
2 votes426 passages0 commentaire

Laquelle des méthodes suivantes est une méthode d'apprentissage supervisé?

Data Scientist
Machine Learning
supervised learning
Martinle 15 mars 2022
Facile
2 votes426 passages0 commentaire

La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les modèles ML ou DL (deep learning). La méthode consiste à entraîner plusieurs modèles sur des sous-ensembles des données d'entrée et à les évaluer sur le sous-ensemble complémentaire de ces mêmes données. Elle vise à éviter le surapprentissage.

Data Scientist
Machine Learning
overfitting
validation
Martinle 15 mars 2022