Connaître les phases d'apprentissage machine - Tle - Exercice Enseignement scientifique

En combien de phases l'apprentissage machine se décompose-t-il ?

Quel est le but de la phase d'apprentissage ?

Déterminer les paramètres du modèle qui seront utilisés par la suite.

Calculer une « erreur de prédiction » avant d'appliquer l'algorithme sur de nouvelles données.

Prédire un résultat sur de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées précédemment.

Faire un état des lieux des algorithmes qui ont été créés sur le même sujet pour se constituer une base bibliographique.

Quel est le but de la phase de test ?

Calculer une « erreur de prédiction » avant d'appliquer l'algorithme sur de nouvelles données.

Appliquer le programme sur de nouvelles données pour avoir une idée de la justesse de la prédiction de l'erreur.

Prédire un résultat sur de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées précédemment.

Faire un état des lieux des algorithmes qui ont été créés sur le même sujet pour se constituer une base bibliographique.

Quel est le but de la phase d'inférence ?

Prédire un résultat sur de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées précédemment.

Adapter le modèle grâce à des données historiques

Appliquer le programme sur de nouvelles données pour avoir une idée de la justesse de la prédiction de l'erreur

Faire un état des lieux des algorithmes qui ont été créés sur le même sujet pour se constituer une base bibliographique.

Vrai ou faux ? Les méthodes d'apprentissage machine permettent de repérer des tendances ou de faire des prédictions.

Vrai

Faux