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https career guru com Top des questions et réponses d'entretien d'apprentissage automatique Qu'est-ce que l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique qui traite de la programmation système a ?n d'apprendre et de s'améliorer automatiquement avec l'expérience Par exemple les robots sont programmés pour qu'ils puissent e ?ectuer la t? che en fonction des données qu'ils recueillent auprès des capteurs Il apprend automatiquement les programmes à partir des données Mentionnez la di ?érence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique concerne l'étude la conception et le développement d'algorithmes qui donnent aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés Alors que l'exploration de données peut être dé ?nie comme le processus dans lequel les données non structurées tentent d'extraire des connaissances ou des modèles intéressants inconnus Au cours de ce processus machine des algorithmes d'apprentissage sont utilisés Qu'est-ce que le surajustement ? en apprentissage automatique Dans l'apprentissage automatique lorsqu'un modèle statistique décrit une erreur aléatoire ou un bruit au lieu d'une relation sousjacente un surajustement ? se produit Lorsqu'un modèle est excessivement complexe un surajustement est normalement observé en raison d'un trop grand nombre de paramètres par rapport au nombre de types de données d'apprentissage Le modèle présente des performances médiocres qui ont été surajustées Pourquoi le surajustement se produit-il La possibilité de surajustement existe car les critères utilisés pour former le modèle ne sont pas les mêmes que les critères utilisés pour juger de l'ecacité d'un modèle Comment éviter le surajustement En utilisant beaucoup de données le surajustement peut être évité le surajustement se produit relativement lorsque vous disposez d'un petit ensemble de données et que vous essayez d'en tirer des leçons Mais si vous avez une petite base de données et que vous êtes obligé de venir avec un modèle basé sur cela Dans une telle situation vous pouvez utiliser une technique connue sous le nom devalidation croisée Dans cette méthode l'ensemble de données se divise en deux sections les ensembles de données de test et d'entra? nement l'ensemble de données de test ne testera que le modèle tandis que dans l'ensemble de données d'entra? nement les points de données généreront le modèle Dans cette technique un modèle reçoit généralement un ensemble de données de données connues sur lesquelles l'entra? nement ensemble de données d'entra? nement est exécuté et un ensemble de données de données inconnues contre lesquelles le modèle est testé L'idée de la validation croisée est de dé ?nir un jeu de données pour tester ? le modèle dans la phase d'apprentissage Qu'est-ce que l'apprentissage automatique inductif L'apprentissage automatique inductif implique le processus d'apprentissage par des exemples o? un système à partir d'un ensemble d'instances observées essaie d'induire une règle générale C Quels sont les cinq algorithmes populaires du Machine Learning une Arbres de décision b Réseaux de neurones rétro propagation c Réseaux probabilistes ré Voisin le plus proche e Soutenir les machines vectorielles Quelles sont les di ?érentes techniques d'algorithmes en Machine Learning Les di ?érents types de techniques en Machine Learning