88 questions d'entretien pour Ingénieur ML (2026)

Difficile

27 votes2676 passages

1 commentaire

Écrire une fonction Python qui affiche les éléments d'une liste.

Développeur Back-end

Python

list

for loop

Auteur anonymele 28 mars 2022

Intermédiaire

21 votes1636 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

Très facile

18 votes942 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

Deep learning

overfitting

Martinle 14 mars 2022

Facile

16 votes917 passages0 commentaire

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Data Scientist

Deep learning

machine learning

Martinle 19 sept. 2022

Intermédiaire

12 votes2430 passages0 commentaire

Utiliser la fonction zip() pour itérer sur deux listes en parallèle.

Développeur Back-end

Python

list

zip

Auteur anonymele 28 mars 2022

Intermédiaire

12 votes1589 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

12 votes1481 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

12 votes1127 passages0 commentaire

Quelle est la valeur du seuil de décision utilisé avec la régression logistique dans Scikit-learn?

Data Scientist

scikit-learn

threshold

logistic regression

Auteur anonymele 6 avr. 2022

Difficile

8 votes1455 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

Facile

8 votes922 passages0 commentaire

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

Data Scientist

Deep learning

neural network

connections

Martinle 4 avr. 2022

Très facile

7 votes1501 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

Très facile

7 votes1361 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

Intermédiaire

6 votes2271 passages0 commentaire

Que représentent respectivement `a^b`, `a|b` et `a-b` en Python ?

Développeur Back-end

Python

sets

union

difference

Auteur anonymele 28 mars 2022

Intermédiaire

6 votes1384 passages0 commentaire

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Data Scientist

Machine Learning

metrics

clustering

Martinle 15 mars 2022

Facile

6 votes851 passages0 commentaire

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Data Scientist

Deep learning

machine learning

random forest

Martinle 14 mars 2022

Facile

5 votes1517 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

Difficile

5 votes1425 passages0 commentaire

Quelles des affirmations suivantes sont vraies lorsqu'on considère le stacking?

Data Scientist

Machine Learning

ensemble

Martinle 15 mars 2022

Facile

5 votes1416 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

Très facile

5 votes1356 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

Difficile

5 votes1077 passages0 commentaire

Comment obtenir la taille d'un tableau en scikit-learn

Data Scientist

scikit-learn

numpy

array

Auteur anonymele 6 avr. 2022

88 questions d'entretienpour Ingénieur ML (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Ingénieur ML avec 88 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

Écrire une fonction Python qui affiche les éléments d'une liste.

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

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.

Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?

Utiliser la fonction zip() pour itérer sur deux listes en parallèle.

Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?

Quelle est la valeur du seuil de décision utilisé avec la régression logistique dans Scikit-learn?

Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?

Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?

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.

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.

Que représentent respectivement `a^b`, `a|b` et `a-b` en Python ?

Comment évaluer les performances d'un modèle de clustering?

Quels sont les processus suivants qui sont des processus d'apprentissage automatique mais qui ne sont pas particulièrement liés à l'apprentissage profond?

Donné un jeu de données, quels éléments vous aideront à choisir quel modèle / méthode d'apprentissage automatique utiliser pour créer un modèle efficace?

Quelles des affirmations suivantes sont vraies lorsqu'on considère le stacking?

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?

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.

Comment obtenir la taille d'un tableau en scikit-learn