42 questions d'entretien sur Deep learning - Les bases pour développeurs (2025)

Très facile

15 votes760 passages0 commentaire

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.

Data Scientist

Deep learning

overfitting

Martinle 14 mars 2022

Intermédiaire

14 votes737 passages0 commentaire

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Data Scientist

Deep learning

machine learning

Martinle 19 sept. 2022

Facile

8 votes746 passages0 commentaire

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Data Scientist

Deep learning

neural network

connections

Martinle 4 avr. 2022

Facile

4 votes688 passages0 commentaire

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Data Scientist

Deep learning

machine learning

random forest

Martinle 14 mars 2022

Très facile

1 vote717 passages0 commentaire

Quel type de réseau de neurones est le meilleur pour le traitement d'images?

Data Scientist

Deep learning

neural networks

image processing

Martinle 19 sept. 2022

Très facile

1 vote701 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage non supervisé ? Dans l'apprentissage non supervisé...

Data Scientist

Deep learning

machine learning

unsupervised learning

Martinle 14 mars 2022

Très facile

1 vote698 passages

2 commentaires

En deep learning, le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'adéquation 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.

Data Scientist

Deep learning

hyperparameters

validation

Martinle 14 mars 2022

Intermédiaire

1 vote673 passages1 commentaire

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action PEUT être effectuée pendant cette préparation?

Data Scientist

Deep learning

data

preprocessing

Martinle 4 avr. 2022

Facile

1 vote670 passages0 commentaire

La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les modèles DL (deep learning) (et les modèles ML en général). La méthode consiste à entraîner plusieurs modèles sur des sous-ensembles des données d'entrée et à les évaluer sur le sous-ensemble complémentaire de ces mêmes données. Elle vise à éviter le surapprentissage.

Data Scientist

Deep learning

overfitting

validation

Martinle 4 avr. 2022

Intermédiaire

1 vote668 passages0 commentaire

Quelle est/sont la/les fonction(s) d'activation d'un neurone?

Data Scientist

Deep learning

activation function

non-linearity

Martinle 4 avr. 2022

Intermédiaire

1 vote123 passages0 commentaire

Le learning rate est la variable qui détermine la taille des pas de l'algorithme de descente de gradient. Il est utilisé lors de l'étude de la fonction de coût. Comment cette valeur est-elle choisie ? Quels sont les risques ?

Data Scientist

Deep learning

gradient descent

cost function

Martinle 4 avr. 2022

Intermédiaire

1 vote66 passages1 commentaire

Combien y a-t-il de types d'algorithmes de descente de gradient?

Data Scientist

Deep learning

gradient descent

optimization

Martinle 14 mars 2022

Intermédiaire

1 vote61 passages0 commentaire

Calculer la sortie d'un neurone avec 3 entrées et 3 poids.

Data Scientist

Deep learning

activation function

linear function

Martinle 14 mars 2022

Facile

1 vote52 passages0 commentaire

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Data Scientist

Deep learning

machine learning

neural networks

Martinle 14 mars 2022

Très facile

0 vote695 passages1 commentaire

Dans quel type d'apprentissage sont inclus les tâches suivantes ?

Data Scientist

Deep learning

supervised learning

classification

Martinle 14 mars 2022

Intermédiaire

0 vote693 passages0 commentaire

Qu'est-ce qu'un poids dans un neurone ? Quel est son but ?

Data Scientist

Deep learning

neural network

weights

Martinle 14 mars 2022

Difficile

0 vote681 passages1 commentaire

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Data Scientist

Deep learning

loss function

error function

cost function

Martinle 14 mars 2022

Très facile

0 vote679 passages0 commentaire

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Data Scientist

Deep learning

data

normalization

Martinle 14 mars 2022

Facile

0 vote677 passages0 commentaire

Quelle est la différence entre les réseaux de neurones superficiels et les réseaux de neurones profonds?

Data Scientist

Deep learning

neural networks

Martinle 14 mars 2022

Très facile

0 vote667 passages0 commentaire

Quels sont les paramètres qui sont définis avant le début du processus d'apprentissage en apprentissage profond?

Data Scientist

Deep learning

parameters

neural network

Martinle 14 mars 2022

42 questions d'entretien sur Deep learning - Les basespour développeurs (2025)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Deep learning - Les bases avec 42 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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.

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Quel type de réseau de neurones est le meilleur pour le traitement d'images?

Comment définir l'apprentissage non supervisé ? Dans l'apprentissage non supervisé...

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action PEUT être effectuée pendant cette préparation?

Quelle est/sont la/les fonction(s) d'activation d'un neurone?

Le learning rate est la variable qui détermine la taille des pas de l'algorithme de descente de gradient. Il est utilisé lors de l'étude de la fonction de coût. Comment cette valeur est-elle choisie ? Quels sont les risques ?

Combien y a-t-il de types d'algorithmes de descente de gradient?

Calculer la sortie d'un neurone avec 3 entrées et 3 poids.

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Dans quel type d'apprentissage sont inclus les tâches suivantes ?

Qu'est-ce qu'un poids dans un neurone ? Quel est son but ?

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Quelle est la différence entre les réseaux de neurones superficiels et les réseaux de neurones profonds?

Quels sont les paramètres qui sont définis avant le début du processus d'apprentissage en apprentissage profond?

42 questions d'entretien sur Deep learning - Les basespour développeurs (2025)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Deep learning - Les bases avec 42 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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.

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Quel type de réseau de neurones est le meilleur pour le traitement d'images?

Comment définir l'apprentissage non supervisé ? Dans l'apprentissage non supervisé...

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action **PEUT** être effectuée pendant cette préparation?

Quelle est/sont la/les fonction(s) d'activation d'un neurone?

Le learning rate est la variable qui détermine la taille des pas de l'algorithme de descente de gradient. Il est utilisé lors de l'étude de la fonction de coût. Comment cette valeur est-elle choisie ? Quels sont les risques ?

Combien y a-t-il de types d'algorithmes de descente de gradient?

Calculer la sortie d'un neurone avec 3 entrées et 3 poids.

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Dans quel type d'apprentissage sont inclus les tâches suivantes ?

Qu'est-ce qu'un poids dans un neurone ? Quel est son but ?

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Quelle est la différence entre les **réseaux de neurones** **superficiels** et les **réseaux de neurones** **profonds**?

Quels sont les paramètres qui sont définis avant le début du processus d'apprentissage en apprentissage profond?

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action PEUT être effectuée pendant cette préparation?

Quelle est la différence entre les réseaux de neurones superficiels et les réseaux de neurones profonds?