Offres d'emploiEntreprisesTestsBlogJe recruteS'inscrireConnexion
en
en
Accueil>Tests>Questions

95 questions d'entretienpour développeurs (2025)

Testez vos compétences techniques de développeurs avec 95 questions corrigées sur 80+ sujets. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

ou
Technologie
Métier
QCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
95
En cours de validation
0
95 questions
Intermédiaire
18 votes1336 passages0 commentaire

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Intermédiaire
11 votes1298 passages0 commentaire

Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.

Data Scientist
Machine Learning
hyperparameters
model
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
10 votes1205 passages0 commentaire

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Data Scientist
Machine Learning
missing data
Martinle 4 avr. 2022
Facile
10 votes891 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
neural network
back propagation
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Très facile
7 votes1229 passages0 commentaire

Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Data Scientist
Machine Learning
overfitting
Martinle 15 mars 2022
Difficile
5 votes1178 passages
2 commentaires

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Data Scientist
Machine Learning
loss function
error function
cost function
Martinle 15 mars 2022
Très facile
5 votes1113 passages0 commentaire

Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.

Data Scientist
Machine Learning
unsupervised learning
Martinle 15 mars 2022
Facile
5 votes810 passages0 commentaire

Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …

Data Scientist
Machine Learning
models
ensemble
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
4 votes1241 passages0 commentaire

Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?

Data Scientist
Machine Learning
data
model
Martinle 15 mars 2022
Facile
4 votes1161 passages0 commentaire

Afin d'obtenir de bons résultats lors de la mise en œuvre de l'apprentissage profond, il faut préparer ses données avant de les utiliser. Quelle action doit être effectuée lors de cette préparation?

Data Scientist
Machine Learning
data
preprocessing
Martinle 15 mars 2022
Intermédiaire
4 votes1128 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist
Machine Learning
metrics
clustering
Martinle 15 mars 2022
Facile
4 votes839 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
nlp
stemming
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Très facile
4 votes773 passages1 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
data
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Difficile
4 votes735 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
neural networks
linear
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Intermédiaire
3 votes1161 passages0 commentaire

Laquelle des affirmations suivantes est vraie lorsqu'on considère l'apprentissage automatique?

Data Scientist
Machine Learning
artificial intelligence
computer science
Martinle 15 mars 2022
Très facile
3 votes1112 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage supervisé ? Dans l'apprentissage supervisé, la machine entraîne le modèle à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage étiquetées.

Data Scientist
Machine Learning
supervised learning
Martinle 15 mars 2022
Très facile
3 votes781 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
neural networks
multilayer perceptron
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Facile
3 votes755 passages0 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
svm
Auteur anonymele 6 avr. 2022
Difficile
2 votes1164 passages0 commentaire

Comment définir l'apprentissage par renforcement ? Sélectionnez la phrase qui définit le mieux cette méthode d'apprentissage.

Data Scientist
Machine Learning
reinforcement learning
Martinle 4 avr. 2022
Facile
2 votes801 passages1 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
svm
Auteur anonymele 6 avr. 2022