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Imaginons qu’un développeur souhaite créer deux algorithmes visant à répondre à la question suivante : y a t-il une voiture sur la photo?
L’un d’eux basé sur le deep learning, l’autre sur le machine learning. Comment les caractéristiques des voitures vont elles être apprises par les modèles (caractéristique = élément signification permettant à un ordi. Identifier une voiture).
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Quel type de réseau de neurones est le meilleur pour le traitement d'images?1
En deep learning, le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'adéquation 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.12
Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?1
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 **PEUT** être effectuée pendant cette préparation?9
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.6
Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?1
Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?