1. Qu'est-ce que le K-anonymat en traitement de données ?
2. Quelle affirmation correspond au sujet « Définition du problème en machine learning : variables explicatives, variable cible et objectifs d’estimation » ?
3. Quelle affirmation correspond au sujet « Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement » ?
Applications du ML — exemples ?
AlphaGo, reconnaissance d’images, recommandations
Problème ML — variables ?
Variables explicatives, variable cible, objectifs d’estimation
Types d'apprentissage — principaux ?
Supervisé, non supervisé, semi-supervisé, par renforcement
Régression — cible ?
Variable quantitative continue
Classification — cible ?
Variable qualitative ou catégorielle
Erreur réductible — définition ?
Erreur liée à l’estimation de f, diminuable
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