Test Machine learning - Les bases

Ce test vise à évaluer vos compétences dans le domaine du machine learning. Inspiré des questions souvent posées en entretien d’embauche sur le sujet, les notions abordées dans ce QCM sont celles attendues par les recruteurs qui recherchent un profile junior dans le domaine. Le panel de notion est relativement large, néanmoins, les attendus sont eux basiques.
Vous trouverez ci-dessous les principaux thèmes évoqués au sein de ce test. Il est conseillé de bien les maitriser avant de se lancer, sans quoi certaines questions pourraient vous sembler difficiles.

• Généralités concernant le machine learning (lien à l’IA et au deep learning, deep learning vs machine learning…)
• Différents types de modèles possibles (clustering, classification, régression…)
• Notions basiques concernant le développement de modèles (différents types de modèles, méthodes d’apprentissages, train/évaluation/test sets, apprentissage ensembliste …)
• Evaluation des performances des modèles de machine learning (évaluation des modèles de régression, de clustering, généralités, fonction perte, descente de gradient…)
• Préparation des jeux de données (PCA, normalisation…)
• Codes et packages
  Bon courage !