Test technique Tensorflow

Réussirez vous ce test de connaissances sur Tensorflow ? Nous avons élaborer ce quiz pour vous permettre d’évaluer vos compétences sur l’une des technologies les plus prisées. L’outil idéal pour vous préparer à un entretien d’embauche.

Question 1: Qu’est-ce que TensorFlow?

A. Un système d’exploitation
B. Un langage de programmation
C. Une base de données
D. Une bibliothèque de calcul numérique et d’apprentissage automatique

Question 2: Qui a développé TensorFlow?

A. Facebook
B. Google
C. Microsoft
D. Apple

Question 3: Quel langage de programmation est principalement utilisé avec TensorFlow?

A. Java
B. Python
C. C++
D. Ruby

Question 4: Quelle est la dernière version stable de TensorFlow?

A. 1.0
B. 2.0
C. 2.5
D. 3.0

Question 5: Quelle est la structure de données principale utilisée par TensorFlow?

A. Tableau (array)
B. Tenseur (tensor)
C. Liste (list)
D. Chaîne de caractères (string)

Question 6: Qu’est-ce qu’un graphe de calcul (computation graph) dans TensorFlow?

A. Une représentation d’un algorithme sous forme de diagramme
B. Une structure de données pour stocker les résultats intermédiaires
C. Un type de tenseur spécifique
D. Une représentation des opérations mathématiques et des flux de données

Question 7: Quelles sont les trois étapes principales pour utiliser TensorFlow?

A. Charger les données, former le modèle, évaluer le modèle
B. Construire le graphe, exécuter le graphe, évaluer les résultats
C. Installer TensorFlow, importer les bibliothèques, charger les données
D. Compiler le code source, exécuter le programme, analyser les résultats

Question 8: Quelle est la principale différence entre un tenseur et une variable dans TensorFlow?

A. Un tenseur est une structure de données pour stocker les valeurs, tandis qu’une variable est un objet mutable utilisé dans l’apprentissage automatique
B. Un tenseur est une constante, tandis qu’une variable peut changer de valeur
C. Un tenseur est utilisé pour les opérations mathématiques, tandis qu’une variable est utilisée pour le chargement des données
D. Un tenseur est une variable globale, tandis qu’une variable est locale à une fonction

Question 9: Quelle fonction est couramment utilisée pour initialiser les variables dans TensorFlow?

A. init()
B. initialize_variables()
C. start_variables()
D. tf.global_variables_initializer()

Question 10: Quelle méthode peut être utilisée pour sauvegarder et restaurer un modèle TensorFlow?

A. tf.save_model()
B. save_model_to_disk()
C. tf.train.Saver()
D. restore_model_from_file()

Question 11: Quelle fonction peut être utilisée pour évaluer la précision d’un modèle de classification dans TensorFlow?

A. tf.eval()
B. tf.metrics.accuracy()
C. tf.evaluate()
D. tf.classification_accuracy()

Question 12: Quelle méthode est utilisée pour effectuer une multiplication matricielle dans TensorFlow?

A. tf.matmul()
B. tf.multiply()
C. tf.dot()
D. tf.multiple()

Question 13: Quelle méthode peut être utilisée pour définir une fonction de coût (loss function) dans TensorFlow?

A. tf.train.optimize()
B. tf.losses.mean_squared_error()
C. tf.cost_function()
D. tf.calculate_loss()

Question 14: Comment peut-on spécifier la taille d’un tenseur en TensorFlow?

A. En utilisant un argument « shape » lors de la déclaration du tenseur
B. En appliquant une fonction de redimensionnement (reshape) sur le tenseur
C. En utilisant une méthode « resize » sur le tenseur
D. La taille d’un tenseur est automatiquement déterminée en fonction des données

Question 15: Quelle fonction peut être utilisée pour appliquer une fonction d’activation sur un tenseur dans TensorFlow?

A. tf.apply_activation()
B. tf.activate()
C. tf.nn.relu()
D. tf.activation_function()

Question 16: Quelle API TensorFlow est recommandée pour la création de modèles de haut niveau?

A. TensorFlow Core
B. TensorFlow Keras
C. TensorFlow Estimators
D. TensorFlow Lite

Question 17: Quelle méthode peut être utilisée pour entraîner un modèle dans TensorFlow?

A. tf.train.model()
B. tf.train.GradientDescentOptimizer()
C. tf.train.train_model()
D. tf.train.train()

Question 18: Quelle méthode est utilisée pour charger des données dans TensorFlow?

A. tf.load_data()
B. tf.import_data()
C. tf.data.Dataset()
D. tf.get_data()

Question 19: Quelle méthode peut être utilisée pour ajuster les poids d’un modèle dans TensorFlow?

A. tf.adjust_weights()
B. tf.optimize_model()
C. tf.train.GradientDescentOptimizer().minimize()
D. tf.update_weights()

Question 20: Quelle fonction peut être utilisée pour évaluer les performances d’un modèle dans TensorFlow?

A. tf.metrics.accuracy()
B. tf.evaluate()
C. tf.evaluate_model()
D. tf.model_performance()

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