Réseaux de neurones/Quiz/QCM Réseaux de neurones

QCM Réseaux de neurones

Quiz no 1
Leçon : Réseaux de neurones
Quiz de niveau 18.
Quiz préc. :	Sommaire
Quiz suiv. :	QCM Deep Learning

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1

Parmi ces définitions, laquelle correspond au "réseau de neurones" ?

	une représentation multidimensionnelle des données importantes
	une représentation sous la forme graphique d'un arbre illustrant des règles de décision
	un assemblage d'objets informatiques s'inspirant du fonctionnement du cerveau humain
	un outil logique permettant de modéliser facilement un ensemble de choix d’une certaine complexité

2

Parmi les propositions suivantes, la ou lesquelles sont exactes ?

	Les réseaux de neurones sont utilisés pour la prédiction, la classification et l'analyse des données.
	Le traitement de l'information par chaque neurone dépend uniquement de ce dernier.
	Le cerveau humain contient environ 1 milliard de neurones.
	Les réseaux de neurones s'inspirent du cerveau humain et prennent corps dans un ordinateur.

3

En quelle année sont apparus les réseaux de neurones ?

	Années 1910
	Années 1940
	Années 1970
	Années 2000

4

Qui sont les premiers à avoir proposé un modèle de neurones artificiels ?

	Warren McCulloch & Walter Pitts
	Marvin Lee Minsky & Seymour Papert
	Stan Laurel & Oliver Hardy
	Donald Hebb & John Joseph Hopfield

5

Parmi ces termes, lesquels sont associés aux réseaux de neurones ?

	Perceptron
	Cartes auto-organisatrices de Hopfield
	Adaline
	Réseaux de neurones mono-couche

6

De quoi est composé un neurone biologique ?

	Dendrites
	Synapses
	Axones
	Corps cellulaire

7

De quoi est composé un neurone artificiel ?

	Poids de la connexion
	Couches
	Signaux d'entrée
	Signal de sortie

8

Quelles sont les couches composant un réseau de neurones à couches ?

	Couche d'entrée
	Couche de sortie
	Couche cachée
	Couche culotte

9

De quels éléments dépend le traitement de l'information contenue dans les réseaux de neurones ?

	La fonction d'activation
	La force des connexions
	Le nombre de neurones et de couches
	L'architecture du réseau

10

Les réseaux de neurones sont utilisés en :

	Datawarehouse
	Datamart
	Database
	Datamining

11

Texte à trous :

SOM qui signifie "cartes auto-organisatrices" en français n'est rien d’autre que l'acronyme anglais de .

12

Lequel de ces réseaux ne fait pas partie de l'apprentissage non supervisé ?

	Réseaux de type gaz neuronal
	Réseaux à couches avec rétropropagation du gradient
	Algorithmes adaptatifs
	Cartes auto-organisatrices (SOM)

13

Quels sont les deux types de réseaux de neurones à apprentissage non supervisé ?

	winner takes best
	winner takes most
	winner takes all
	winner takes nothing

14

Ce sont les réseaux à apprentissage supervisé qui sont le plus utilisés pour la fouille de données.

	Vrai
	Faux

15

De quelles capacités dispose un réseau de neurones ?

	prendre la forme d'un arbre de décisions avec des résultats possibles à chaque étape
	traiter des problèmes non structurés sur lesquels on ne dispose d'aucune information
	travailler sur des données incomplètes ou bruitées
	être utile en tant qu'application dans des secteurs divers et variés

16

Les réseaux de neurones ne peuvent pas être élaborés à partir d'Excel (Microsoft Office).

	Vrai
	Faux

17

Sur quels logiciels peut-on utiliser les réseaux de neurones ?

	Start Miner
	NeuroOne
	Predict
	4 Thought

18

Un réseau de neurones nécessite une intervention humaine uniquement pour décider de son architecture.

	Vrai
	Faux

19

Un réseau de neurones peut être assimilé à :

	un hypercube
	un arbre de décisions
	une boîte noire
	une boîte à idées

20

Quelles sont les applications possibles d'un réseau de neurones ?

	Les prévisions
	La classification
	Le reporting
	L’analyse multi-dimensionnelle