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R4.04 Optimisation

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Quels sont les types de problèmes sur lequel les méthodes de machine learning peuvent-être utilisées ?

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De quel nature est un algorithme de descente de gradient ?

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Comment initialise t'on un algorithme de descente de gradient en règle générale ?

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Considérons un jeu de données

, les

poids

, un biais

et une fonction

d'activation

. Quelle sera la réponse d'un perceptron avec les

paramètres

et appliqué au jeu de données ?

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Quelle est l'analogie de la dérivée pour une fonction à plusieurs variables ?

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Comment choisit-on le taux d'apprentissage dans un algorithme de descente de gradient ?

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Etant

donné un test évaluant un caractère C, on rappelle que le *rappel*

permet d'évaluer la fiabilité du test sur les éléments n'ayant pas le

caractère C. Quelle est donc la formule parmi les quatre suivantes

permettant de calculer le rappel de ce test ?

On rappelle que l'on note:

- les "vrais négatifs" (VN) sont des données sur lesquelles le test réponds Négatif et la donnée est effectivement Négative;

- les "vrais positifs" (VP) sont des données sur lesquelles le test réponds Positif et la donnée est effectivement Positive;

- les "faux négatifs" (FN) sont des données sur lesquelles le test réponds Positif et la donnée est Négative;

- les "faux positifs" (FP) sont des données sur lesquelles le test réponds Négatif et la donnée est Positive.

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Qu'est ce que le vote souple ?

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On considère la fonction définie pour tout par:

Quel est la dérivée de cette fonction au point 1 ?

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Comment s'entraîne une forêt aléatoire ?

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