Fondamentaux Deep Learning
Perceptrons, backpropagation, fonctions d'activation, loss functions, optimizers, batch size, epochs
1Qu'est-ce qu'un perceptron dans le contexte des réseaux de neurones ?
Qu'est-ce qu'un perceptron dans le contexte des réseaux de neurones ?
Réponse
Un perceptron est l'unité de base d'un réseau de neurones, inspiré du neurone biologique. Il prend plusieurs entrées, les multiplie par des poids, somme le tout avec un biais, puis applique une fonction d'activation pour produire une sortie. Le perceptron simple ne peut résoudre que des problèmes linéairement séparables, ce qui a conduit au développement des réseaux multicouches.
2Quelle est la principale limitation du perceptron simple (monocouche) ?
Quelle est la principale limitation du perceptron simple (monocouche) ?
Réponse
Le perceptron simple ne peut résoudre que des problèmes linéairement séparables, c'est-à-dire des problèmes où les classes peuvent être séparées par une ligne droite (ou un hyperplan en dimensions supérieures). Cette limitation, démontrée par Minsky et Papert en 1969 avec le problème XOR, a temporairement freiné la recherche en réseaux de neurones jusqu'à l'introduction des perceptrons multicouches.
3Quel est le rôle de la fonction d'activation dans un réseau de neurones ?
Quel est le rôle de la fonction d'activation dans un réseau de neurones ?
Réponse
La fonction d'activation introduit de la non-linéarité dans le réseau, ce qui lui permet d'apprendre des relations complexes entre les entrées et les sorties. Sans fonction d'activation non-linéaire, même un réseau à plusieurs couches se comporterait comme une simple transformation linéaire. Les fonctions courantes incluent ReLU, sigmoid et tanh, chacune ayant des propriétés spécifiques selon le cas d'usage.
Quelle fonction d'activation est la plus couramment utilisée dans les couches cachées des réseaux modernes ?
Quand utiliser la fonction d'activation softmax dans un réseau de neurones ?
+21 questions d'entretien
Autres sujets d'entretien Data Science & ML
Les bases de Python
Programmation Orientée Objet Python
Structures de données Python
Fondamentaux Git
Les bases de SQL
Fondamentaux NumPy
Les bases de Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Requêtes avancées
Pandas avancé
Visualisation avec Matplotlib & Seaborn
Visualisations interactives avec Plotly
Statistiques descriptives
Statistiques inférentielles
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Supervisé : Régression
ML Supervisé : Classification
Arbres de décision & Ensembles
ML Non supervisé
Pipelines ML & Validation
Séries temporelles & Prévisions
TensorFlow & Keras
CNN & Classification d'images
RNN & Séquences
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps & Déploiement
Maîtrise Data Science & ML pour ton prochain entretien
Accède à toutes les questions, flashcards, tests techniques, exercices de code review et simulateurs d'entretien.
Commencer gratuitement