Leçons de niveau 18

Réseaux de neurones/Quiz/QCM Réseaux de neurones

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QCM Réseaux de neurones
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Quiz no1
Leçon : Réseaux de neurones

Quiz de niveau 18.

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Réseaux de neurones/Quiz/QCM Réseaux de neurones
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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