« Gouvernance des systèmes d'information/Quiz/QCM Gouvernance des SI » : différence entre les versions
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{ Lequel de ces fondements de la gouvernance du SI est indispensable pour contrôler l’activité de l’entreprise et l’atteinte des objectifs stratégiques ? |
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{ Parmi ces termes, lesquels sont associés aux réseaux de neurones ?} |
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+ Perceptron |
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- Cartes auto-organisatrices de Hopfield |
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+ Adaline |
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- Réseaux de neurones mono-couche |
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{ De quoi est composé un neurone biologique ?} |
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+ Dendrites |
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+ Synapses |
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+ Axones |
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+ Corps cellulaire |
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{ De quoi est composé un neurone artificiel ?} |
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+ Poids de la connexion |
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- Couches |
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+ Signaux d'entrée |
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+ Signal de sortie |
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{ Quelles sont les couches composant un réseau de neurones à couches ?} |
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+ Couche d'entrée |
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+ Couche de sortie |
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+ Couche cachée |
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- Couche culotte |
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{ De quels éléments dépend le traitement de l'information contenue dans les réseaux de neurones ?} |
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+ La fonction d'activation |
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+ La force des connexions |
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+ Le nombre de neurones et de couches |
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+ L'architecture du réseau |
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{ Les réseaux de neurones sont utilisés en : |
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| type="()" } |
| type="()" } |
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- Alignement stratégique |
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- Datawarehouse |
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- Création de valeur |
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- Datamart |
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- Gestion des risques |
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- Database |
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- Gestion des ressources |
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+ Datamining |
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+ Mesure de la performance |
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{ Texte à trous : |
{ Texte à trous : |
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| type="{}" } |
| type="{}" } |
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La gouvernance d’entreprise découle du renforcement de la responsabilité des dirigeants par l’application des lois Sarbanes Oxley aux Etats-Unis et { NRE } en France. |
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SOM qui signifie "cartes auto-organisatrices" en français n'est rien d'autre que l'acronyme anglais de { Self Organizing Maps } . |
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{ Parmi les réponses suivantes, lesquelles sont des effets de la gouvernance des SI ?} |
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+ Accroissement de la performance de l’entreprise |
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{ Lequel de ces réseaux ne fait pas partie de l'apprentissage non supervisé ? |
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- Réduction des effectifs |
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| type="()" } |
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- Perte de contrôle |
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- Réseaux de type gaz neuronal |
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+ Formalisation de règles et de procédures |
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+ Réseaux à couches avec rétropropagation du gradient |
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- Algorithmes adaptatifs |
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- Cartes auto-organisatrices (SOM) |
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{ Quels sont les deux types de réseaux de neurones à apprentissage non supervisé ?} |
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- winner takes best |
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+ winner takes most |
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+ winner takes all |
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- winner takes nothing |
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{ Ce sont les réseaux à apprentissage supervisé qui sont le plus utilisés pour la fouille de données. |
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| type="()" } |
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- Vrai |
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+ Faux |
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{ De quelles capacités dispose un réseau de neurones ?} |
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- prendre la forme d'un arbre de décisions avec des résultats possibles à chaque étape |
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+ traiter des problèmes non structurés sur lesquels on ne dispose d'aucune information |
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+ travailler sur des données incomplètes ou bruitées |
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+ être utile en tant qu'application dans des secteurs divers et variés |
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{ Les réseaux de neurones ne peuvent pas être élaborés à partir d'Excel (Microsoft Office). |
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| type="()" } |
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+ Vrai |
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- Faux |
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{ Sur quels logiciels peut-on utiliser les réseaux de neurones ?} |
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+ Start Miner |
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+ NeuroOne |
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+ Predict |
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+ 4 Thought |
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{ Un réseau de neurones nécessite une intervention humaine uniquement pour décider de son architecture. |
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| type="()" } |
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- Vrai |
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+ Faux |
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{ Un réseau de neurones peut être assimilé à : |
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| type="()" } |
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- un hypercube |
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- un arbre de décisions |
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+ une boîte noire |
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- une boîte à idées |
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{Quelles sont les applications possibles d'un réseau de neurones ?} |
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+ Les prévisions |
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+ La classification |
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- Le reporting |
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- L'analyse multi-dimensionnelle |
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