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28/08/2021 Logiciel/Matériel | Coursera https://www.coursera.org/learn/competit

28/08/2021 Logiciel/Matériel | Coursera https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science/quiz/j0bpN/software-hardware/attempt?redirectToCover=true 1/2 Félicitations ! Vous avez réussi ! POUR RÉUSSIR 100 % ou plus NOTE 100 % Logiciel matériel informatique TOTAL DES POINTS 3 1. Quelles bibliothèques contiennent une implémentation de modèles basés sur des arbres ? 1 / 1 point Correct Droit! Correct Droit! XGBoost implémente le modèle GBDT. Correct Droit! lightGBM implémente le modèle GBDT. 2. Quelle bibliothèque peut être utilisée pour visualiser les données ? 1 / 1 point Continuer à apprendre Pandas Numpy scikit-apprendre XGBoost lightGBM libFM PyTorche 28/08/2021 Logiciel/Matériel | Coursera https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science/quiz/j0bpN/software-hardware/attempt?redirectToCover=true 2/2 Correct Droit! Matplotlib est une bibliothèque de visualisations 3. Supposons que vous ayez chargé toutes vos données d'entraînement dans la RAM et que vous souhaitiez adapter un modèle GBDT, implémenté dans LightGBM. L'augmentation de quelle ressource matérielle peut vous donner un temps de formation réduit ? 1 / 1 point Numpy Sklearn Maptlotlib Dur Correct LightGBM prend en charge les calculs de plusieurs cœurs, vous pouvez donc accélérer le processus avec plus de cœurs Quantité de RAM Nombres de coeurs Nombre d'affichages Performances du disque (passer au SSD) uploads/Industriel/ logiciel-materiel 1 .pdf