Contrôle des connaissances

Effectué

Contrôle des connaissances

1.

Qu’est-ce qui différencie les algorithmes de Machine Learning des algorithmes traditionnels ?

Les algorithmes de Machine Learning sont toujours plus compliqués à créer que les algorithmes traditionnels.

Les algorithmes de Machine Learning doivent faire l’objet d’un apprentissage chaque fois qu’ils sont utilisés.

Les algorithmes de Machine Learning sont mis en forme par les données directement dans le cadre du développement. Les algorithmes traditionnels se basent presque exclusivement sur la théorie ou sur les opinions de la personne qui écrit le code.

2.

Quand voulons-vous effectuer l’entraînement?

Dès que nous voulons utiliser un modèle.

Seulement quand nous voulons améliorer le modèle.

Chaque fois que nous chargeons un modèle à partir d’un fichier.

3.

Quelle est la relation entre un modèle, un objectif et des données d’entraînement ?

Les données d’entraînement sont utilisées pour apporter des modifications au modèle. Ces modifications permettent au modèle de s’améliorer pour atteindre l’objectif.

Les données d’entraînement sont utilisées pour apporter des modifications à l’objectif. Ces modifications permettent à l’objectif de mieux ressembler au modèle.

Le modèle est utilisé pour apporter des modifications aux données d’entraînement Ces modifications permettent aux données d’apprentissage de s’améliorer pour atteindre l’objectif.

Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.