Exercice 1 sur 8
QCMQu’est-ce qui caractérise l’apprentissage automatique ?
Aide d’ULU pour cet exerciceEnseignement scientifique · Terminale
Exercices : l’intelligence artificielle
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L’intelligence artificielle — S’entraîner
Feuille d’exercices
Prénom : ……………………………Date : ……………………Score : ……… / 8
Vérifie ta compréhension des principes de l’apprentissage automatique.
Exercice 1 — Coche la bonne réponse.
Qu’est-ce qui caractérise l’apprentissage automatique ?
- Le programmeur écrit toutes les règles à l’avance
- L’algorithme ajuste un modèle à partir d’exemples
- L’ordinateur n’a besoin d’aucune donnée
- Le programme ne peut jamais se tromper
Exercice 2
Un modèle classe 400 images de test et en classe correctement 340. Calcule son taux de réussite en %.
Écris tes calculs :
Réponse : ……………… %
Exercice 3 — Coche « Vrai » ou « Faux ».
Pour évaluer honnêtement un modèle, on le teste sur les mêmes données que celles qui ont servi à l’entraîner.
VraiFaux
Exercice 4 — Relie chaque élément de gauche à celui de droite.
Associe chaque tâche à son type.
- 1. Dire si un courriel est un spam
- 2. Prédire le prix d’un appartement
- 3. Reconnaître un chiffre manuscrit de 0 à 9
- A. Régression (valeur numérique)
- B. Classification en dix catégories
- C. Classification en deux catégories
Exercice 5
Calcule la distance entre les points (1 ; 2) et (4 ; 6).
Écris tes calculs :
Réponse : ………………
Exercice 6 — Coche la bonne réponse.
Avec k = 5, les plus proches voisins d’un point sont : 3 « chats » et 2 « chiens ». Comment le point est-il classé ?
- Chien
- Chat
- Impossible à classer
- Moitié chat, moitié chien
Exercice 7 — Complète les trous.
Complète.
Un modèle qui réussit parfaitement sur les données d’entraînement mais échoue sur des données nouvelles est en situation de .
Exercice 8 — Coche « Vrai » ou « Faux ».
Si les données d’entraînement sous-représentent un groupe de personnes, le modèle risque d’être moins performant pour ce groupe.
VraiFaux
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L’intelligence artificielle — S’entraîner
Corrigé détaillé — pour les parents et les enseignants
Exercice 1
Réponse : L’algorithme ajuste un modèle à partir d’exemples
L’apprentissage automatique ajuste les paramètres d’un modèle à partir de données, au lieu de règles explicites.
Exercice 2
Réponse : 85 %
Taux de réussite = prédictions correctes ÷ total.
- 340 ÷ 400 = 0,85
- Soit 85 %
Exercice 3
Réponse : Faux
On utilise un jeu de test distinct, jamais vu pendant l’entraînement, pour mesurer la capacité à généraliser.
Exercice 4
Réponse : 1 → C · 2 → A · 3 → B
La classification prédit une catégorie, la régression une valeur numérique.
Exercice 5
Réponse : 5
d = √((x₂ − x₁)² + (y₂ − y₁)²).
- (4 − 1)² = 9 et (6 − 2)² = 16
- d = √25 = 5
Exercice 6
Réponse : Chat
On attribue la classe majoritaire parmi les k voisins : 3 contre 2, donc « chat ».
Exercice 7
Réponse : surapprentissage
Le surapprentissage traduit une mauvaise capacité de généralisation.
Exercice 8
Réponse : Vrai
Un modèle apprend ce que contiennent ses données : un déséquilibre crée un biais.
Vérifie ta compréhension des principes de l’apprentissage automatique.
Exercices corrigés : 0 / 8
- Aide d’ULU pour cet exercice
Exercice 2 sur 8
CalculUn modèle classe 400 images de test et en classe correctement 340. Calcule son taux de réussite en %.
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 3 sur 8
Vrai ou fauxPour évaluer honnêtement un modèle, on le teste sur les mêmes données que celles qui ont servi à l’entraîner.
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 4 sur 8
AssociationAssocie chaque tâche à son type.
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 5 sur 8
CalculCalcule la distance entre les points (1 ; 2) et (4 ; 6).
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 6 sur 8
QCMAvec k = 5, les plus proches voisins d’un point sont : 3 « chats » et 2 « chiens ». Comment le point est-il classé ?
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 7 sur 8
Texte à trousComplète.
Aide d’ULU pour cet exerciceExercice 8 sur 8
Vrai ou fauxSi les données d’entraînement sous-représentent un groupe de personnes, le modèle risque d’être moins performant pour ce groupe.
Aide d’ULU pour cet exercice
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