Ipang Ruwej Rebecca

Ce document présente un examen sur l'intelligence artificielle, visant à évaluer la compréhension des étudiants sur les algorithmes d'apprentissage automatique. L'objectif est de proposer des approches techniques pour traiter un dataset relatif au Titanic, ainsi que de discuter des concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé. La méthodologie inclut des exercices pratiques, tels que le prétraitement des données et l'entraînement d'un modèle de prédiction de la survie, tout en soulignant l'importance des validations supplémentaires pour garantir la fiabilité du modèle obtenu. En outre, les étudiants sont invités à définir mathématiquement une distance pertinente en apprentissage non supervisé et à segmenter un jeu de données en utilisant l'algorithme de means. Les résultats attendus comprennent une compréhension approfondie des algorithmes, des techniques de validation et l'application des concepts clés présentés dans le cadre de cet examen. Des questions spécifiques guident les étudiants dans leur exploration des méthodes d'apprentissage automatique adaptées aux jeux de données fournis. Les réponses apportées favoriseront un réel reflet des compétences acquises en intelligence artificielle.