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95 questions d'entretienpour développeurs (2025)

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

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Intermédiaire
18 votes1319 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 votes1282 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 votes1189 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 votes885 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 votes1215 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 votes1163 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 votes1099 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 votes800 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 votes1226 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 votes1146 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 votes1113 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist
Machine Learning
metrics
clustering
Martinle 15 mars 2022
Facile
4 votes833 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 votes769 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 votes731 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 votes1146 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 votes1099 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
Facile
3 votes775 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 votes750 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 votes1148 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 votes796 passages1 commentaire

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

Data Scientist
Machine Learning
svm
Auteur anonymele 6 avr. 2022