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Last updated on 3/18/20

Appréhendez les limites du Machine Learning

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Evaluated skills

  • Identifiez les limites du Machine Learning
  • Question 1

    Que signifie le théorème du no free lunch ?

    Careful, there are several correct answers.
    • En moyenne sur l'ensemble des problèmes de machine learning, aucun algorithme n'aura de meilleure performance qu'un autre.

    • En moyenne sur l'ensemble des problèmes de machine learning, il existe quelques algorithmes qui surpassent tous les autres.

    • Chaque problème nécessite que l'on construise des hypothèses de modélisation spécifiques afin de le résoudre avec efficacité.

  • Question 2

    Que doit-on faire quand on se retrouve face à un problème qui semble intractable ?

    Careful, there are several correct answers.
    • Changer les hypothèses de modélisation, notamment les simplifier.

    • Réduire le nombre de variables en entrée.

    • Attendre encore en espérant que la situation change.

    • Abandonner le problème, la data science ne permettra pas de résoudre ce problème.

  • Question 3

    Comment peut être résolu le compromis biais-variance ?

    Careful, there are several correct answers.
    • En diminuant la variance du modèle grâce à des méthodes ensemblistes

    • En essayant de trouver l'optimum de l'erreur global (biais+variance) en fonction de la complexité

    • En entraînant l'algorithme avec plus de données