42 questions d'entretien pour développeurs (2024)

Intermédiaire

12 votes629 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

Très facile

8 votes653 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

Facile

5 votes639 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

Très facile

1 vote613 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

Facile

1 vote592 passages1 commentaire

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 vote582 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

Facile

1 vote575 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

Très facile

1 vote571 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 vote104 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 vote49 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

Intermédiaire

1 vote43 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 vote600 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

Facile

0 vote592 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 vote589 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 vote583 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

Facile

0 vote581 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 vote574 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 vote569 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

Intermédiaire

0 vote568 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

Facile

0 vote565 passages0 commentaire

Quelle est l'entrée reçue par un neurone artificiel mais pas la fonction d'activation?

Data Scientist

Deep learning

activation function

bias

Martinle 14 mars 2022

42 questions d'entretienpour développeurs (2024)

Testez vos compétences techniques de développeurs avec 42 questions corrigées sur 80+ sujets. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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

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.

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

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

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

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 ?

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

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

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

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?

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

Quelle est l'entrée reçue par un neurone artificiel mais pas la fonction d'activation?

42 questions d'entretienpour développeurs (2024)

Testez vos compétences techniques de développeurs avec 42 questions corrigées sur 80+ sujets. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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

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.

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

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

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

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 ?

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

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

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

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?

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

Quelle est l'entrée reçue par un neurone artificiel mais pas la fonction d'activation?

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?