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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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Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?5
Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?6
Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?6
Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …11
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.7
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.19
Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?