 Créez un quiz qui évaluera les connaissances de l'étudiant sur le Deep Learning.
1. Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?\nA. Les modèles d'apprentissage supervisés sont utilisés pour les problèmes de classification, tandis que les modèles d'apprentissage non supervisés sont utilisés pour les problèmes de régression. \nB. Les modèles d'apprentissage supervisé utilisent des données étiquetées pour faire des prédictions, tandis que les modèles d'apprentissage non supervisés utilisent des données non étiquetées.\nC. Les modèles d'apprentissage supervisés sont utilisés pour prédire les séquences de sortie, tandis que les modèles d'apprentissage non supervisés sont utilisés pour regrouper les données. \nD. Les modèles d'apprentissage supervisés sont utilisés pour les problèmes de régression, tandis que les modèles d'apprentissage non supervisés sont utilisés pour les problèmes de classification.\n\n2. À quoi servent les réseaux de neurones convolutionnels ?\nA. Pour reconnaître des motifs dans les données d'image\nB. Pour prédire les valeurs futures dans une séquence de données\nC. Pour générer du texte en langage naturel \nD. Pour détecter les valeurs aberrantes dans les données \n\n3. Comment les modèles de deep learning sont-ils entraînés ?\nA. En leur fournissant des données étiquetées\nB. En leur fournissant des données sans étiquette\nC. En leur faisant part de leurs commentaires sur leurs performances\nD. En exécutant des algorithmes sur les données