55 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learning pour développeurs (2025)

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Machine Learning

neural network

back propagation

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Machine Learning

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Machine Learning

neural networks

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neural networks

multilayer perceptron

Intermédiaire

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neural network

activation function

Intermédiaire

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Machine Learning

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Machine Learning

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Machine Learning

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linear regression

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Machine Learning

logistic regression

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Machine Learning

Intermédiaire

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Machine Learning

logistic regression

Intermédiaire

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Machine Learning

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Machine Learning

Intermédiaire

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Machine Learning

classification

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55 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learningpour développeurs (2025)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Les algorithmes de Machine Learning avec 55 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

55 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learningpour développeurs (2025)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Les algorithmes de Machine Learning avec 55 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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

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

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

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.

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

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

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

Qu'est-ce que la version Soft Margin des SVMs fait?

Quel est le rôle de la méthode de lemmatisation?

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

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

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

Que peut-on dire du coefficient de détermination R²?

Lors des prédictions avec un modèle de régression logistique, peut-on utiliser sans problème une valeur du seuil de décision autre que la valeur 0.5 qui est utilisée pendant la phase d'entraînement?

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

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

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

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

Qu'est-ce que la régression linéaire multiple?