55 questions d'entretien pour développeurs (2024)

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Machine Learning

neural network

back propagation

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neural networks

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Machine Learning

neural network

activation function

Intermédiaire

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neural networks

multilayer perceptron

Intermédiaire

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Intermédiaire

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Intermédiaire

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classification

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linear regression

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logistic regression

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Intermédiaire

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55 questions d'entretienpour développeurs (2024)

Testez vos compétences techniques de développeurs avec 55 questions corrigées sur 80+ sujets. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

55 questions d'entretienpour développeurs (2024)

Testez vos compétences techniques de développeurs avec 55 questions corrigées sur 80+ sujets. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

Comment est calculée l'erreur lors de la rétropropagation dans un réseau de neurones?

Sur quel type de données PCA (principal component analysis) est-il appliqué?

Dans le contexte de NLP, quel est le rôle de la méthode de racinisation?

Comment les couches d'un réseau de neurones de type MLP sont-elles connectées entre elles?

Les SVM cherchent à trouver un hyperplan qui maximise la largeur de la bande séparatrice entre les données de différentes classes.

Expliquez la signification du score d'un individu sur un composant principal PCA.

Quel est le rôle de la fonction d'assemblage dans un neurone artificiel?

Quel est l'intervalle de définition du coefficient de silhouette?

Dans un MLP(multilayer perceptron), la couche de sortie a nécessairement un seul neurone.

Quel est le rôle de la méthode de lemmatisation?

Les stopwords ne sont pas toujours les mêmes caractères en fonction de la langue utilisée.

Quelle est la condition qui garantit qu'une fonction symétrique `K: X* X →R` est une fonction noyau?

La PCA permet de répartir le maximum de l'inertie initiale sur le premier axe du nouvel espace.

Dans le contexte de NLP, quel est l'intérêt principal de la méthode TF-IDF?

Quelle considération doit être observée afin de justifier une régression linéaire?

Quel est le domaine de définition des valeurs retournées par une régression logistique?

Avec la modélisation polynomiale, plus le degré des polynômes est élevé, plus le risque de tomber dans le piège du surapprentissage est grand.

Que peut-on dire du coefficient de détermination R²?

Qu'est-ce que la régression linéaire multiple?

Qu'est-ce que la statistique de Tschuprow permet d'atteindre?