56 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learning pour développeurs (2026)

11 votes1012 passages0 commentaire

Machine Learning

neural network

back propagation

5 votes957 passages0 commentaire

Machine Learning

5 votes880 passages1 commentaire

Machine Learning

4 votes844 passages0 commentaire

Machine Learning

neural networks

3 votes912 passages1 commentaire

Machine Learning

3 votes887 passages0 commentaire

Machine Learning

neural networks

multilayer perceptron

3 votes862 passages0 commentaire

Machine Learning

Intermédiaire

2 votes833 passages0 commentaire

Machine Learning

neural network

activation function

Intermédiaire

2 votes799 passages0 commentaire

Machine Learning

1 vote856 passages0 commentaire

Machine Learning

1 vote855 passages0 commentaire

Machine Learning

1 vote797 passages1 commentaire

Machine Learning

linear regression

1 vote792 passages0 commentaire

Machine Learning

logistic regression

1 vote469 passages0 commentaire

Machine Learning

Intermédiaire

1 vote40 passages0 commentaire

Machine Learning

logistic regression

Intermédiaire

0 vote814 passages1 commentaire

Machine Learning

Intermédiaire

0 vote811 passages0 commentaire

Machine Learning

classification

0 vote808 passages0 commentaire

Machine Learning

0 vote786 passages0 commentaire

Machine Learning

Intermédiaire

0 vote306 passages1 commentaire

Machine Learning

56 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learningpour développeurs (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Les algorithmes de Machine Learning avec 56 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

56 questions d'entretien sur Les algorithmes de Machine Learningpour développeurs (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Les algorithmes de Machine Learning avec 56 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

Comment est calculée l'erreur lors de la rétropropagation dans un réseau de neurones?

Dans le contexte de NLP, quel est le rôle de la méthode de racinisation?

Sur quel type de données PCA (principal component analysis) est-il appliqué?

Comment les couches d'un réseau de neurones de type MLP sont-elles connectées entre elles?

Qu'est-ce que la version Soft Margin des SVMs fait?

Dans un MLP(multilayer perceptron), la couche de sortie a nécessairement un seul neurone.

Les SVM cherchent à trouver un hyperplan qui maximise la largeur de la bande séparatrice entre les données de différentes classes.

Quel est le rôle de la fonction d'assemblage dans un neurone artificiel?

Quel est l'intervalle de définition du coefficient de silhouette?

Expliquez la signification du score d'un individu sur un composant principal PCA.

Quel est le rôle de la méthode de lemmatisation?

Quelle considération doit être observée afin de justifier une régression linéaire?

Quel est le domaine de définition des valeurs retournées par une régression logistique?

Que peut-on dire du coefficient de détermination R²?

Lors des prédictions avec un modèle de régression logistique, peut-on utiliser sans problème une valeur du seuil de décision autre que la valeur 0.5 qui est utilisée pendant la phase d'entraînement?

Quelle est la condition qui garantit qu'une fonction symétrique `K: X* X →R` est une fonction noyau?

Dans le contexte de NLP, quel est l'intérêt principal de la méthode TF-IDF?

Les stopwords ne sont pas toujours les mêmes caractères en fonction de la langue utilisée.

Avec la modélisation polynomiale, plus le degré des polynômes est élevé, plus le risque de tomber dans le piège du surapprentissage est grand.

La PCA permet de répartir le maximum de l'inertie initiale sur le premier axe du nouvel espace.