Fix some translations and add 51 and 52 id missing quizzes (#423)
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Родитель
55e867a32a
Коммит
22c7839873
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@ -22,7 +22,7 @@
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]
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||||
},
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||||
{
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||||
"questionText": "Quelle est la différence technique entre le ml classique et le deep learning?",
|
||||
"questionText": "Quelle est la différence technique entre le ML classique et le deep learning?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "ML classique a été inventé en premier",
|
||||
|
|
@ -73,7 +73,7 @@
|
|||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Des orangutans",
|
||||
"answerText": "Des Orangs-outans",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
|
@ -90,7 +90,7 @@
|
|||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Des neural networks",
|
||||
"answerText": "Des réseaux neuronaux",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
|
@ -99,7 +99,7 @@
|
|||
"questionText": "Pourquoi tout le monde devrait-il apprendre les bases du ML?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "L'apprentissage ml est amusant et accessible à tout le monde",
|
||||
"answerText": "L'apprentissage ML est amusant et accessible à tout le monde",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -122,7 +122,7 @@
|
|||
"questionText": "Quand approximativement le terme 'intelligence artificielle' a-t-il été inventé ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "1980s",
|
||||
"answerText": "années 1980",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -153,7 +153,7 @@
|
|||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Quelle est l'une des raisons pour lesquelles l'avancement de l'AI a ralenti dans les années 1970?",
|
||||
"questionText": "Quelle est l'une des raisons pour lesquelles l'avancement de l'IA a ralenti dans les années 1970?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Puissance de calcul limitée",
|
||||
|
|
@ -176,7 +176,7 @@
|
|||
"title": "Historique du machine learning: Quiz de validation des connaissances",
|
||||
"quiz": [
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" AI?",
|
||||
"questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "ELIZA",
|
||||
|
|
@ -250,7 +250,7 @@
|
|||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Le terme \" injustice \" en ml connotes:",
|
||||
"questionText": "Le terme \" injustice \" en ML connotes:",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Préjudices pour un groupe de personnees",
|
||||
|
|
@ -358,13 +358,13 @@
|
|||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Tune Paramètres, puis formez votre modèle",
|
||||
"answerText": "Régler les paramètres, puis entraîner votre modèle",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Vos données ___ vont avoir une incidence sur la qualité de votre modèle ML",
|
||||
"questionText": "Vos données de ___ vont avoir une incidence sur la qualité de votre modèle ML",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Quantité",
|
||||
|
|
@ -441,15 +441,15 @@
|
|||
"questionText": "Une commande commune de démarrer le processus de formation dans diverses bibliothèques ML est la suivante:",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Model.travel",
|
||||
"answerText": "model.travel",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Model.train",
|
||||
"answerText": "model.train",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Model.fit",
|
||||
"answerText": "model.fit",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
|
@ -481,7 +481,7 @@
|
|||
"questionText": "Laquelle de ces variables est une variable catégorique?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "rythme cardiaque",
|
||||
"answerText": "Rythme cardiaque",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -603,7 +603,7 @@
|
|||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Un Train Test Splitn",
|
||||
"answerText": "Un Train Test Split",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
|
@ -652,7 +652,7 @@
|
|||
"questionText": "Laquelle de ces méthodes de traçage est utile lorsque vous souhaitez comprendre la propagation de différents groupes de fichiers de données de votre jeu de données?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Nuage de pointsn",
|
||||
"answerText": "Nuage de points",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -844,11 +844,11 @@
|
|||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "linéaire",
|
||||
"answerText": "Linéaire",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "cardinale",
|
||||
"answerText": "Cardinale",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
|
@ -1494,11 +1494,11 @@
|
|||
"questionText": "Les techniques de clustering peuvent être utilisées dans ces industries",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Banking",
|
||||
"answerText": "Les banques",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "e-commerce",
|
||||
"answerText": "Le e-commerce",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -2444,14 +2444,14 @@
|
|||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Utilisez Sarimax pour",
|
||||
"questionText": "Utilisez SARIMAX pour",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Gérer les modèles d'ARIMA saisonniers",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Gérer des modèles spéciaux Arima",
|
||||
"answerText": "Gérer des modèles spéciaux ARIMA",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -2806,6 +2806,120 @@
|
|||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 51,
|
||||
"title": "Séries temporelles SVR: Quiz préalable",
|
||||
"quiz": [
|
||||
{
|
||||
"questionText": "SVM signifie",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Statistical Vector Machine",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Support Vector Machine",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Statistical Vector Model",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Laquelle de ces techniques ML est utilisée pour prédire des valeurs continues ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Le Clustering",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "La classification",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "La régression",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Lequel de ces modèles est couramment utilisé pour les prévisions de séries chronologiques ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "ARIMA",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "K-Means Clustering",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Logistic Regression",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": 52,
|
||||
"title": "Séries temporelles SVR: Quiz de validation des connaissances",
|
||||
"quiz": [
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Par laquelle de ces méthodes un SVR apprend-il ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Trouver le meilleur hyperplan d'ajustement qui a le nombre maximum de points de données",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Apprentissage de la distribution de probabilité de l'ensemble de données",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Recherche de clusters dans l'ensemble de données",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "À quoi sert un noyau dans les SVM ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Pour mesurer la précision des prédictions du modèle",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Pour transformer l'ensemble de données dans un espace de dimension supérieure",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "Pour standardiser les valeurs de l'ensemble de données",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"questionText": "Lequel de ces modèles prend en compte la non-linéarité de l'ensemble de données ?",
|
||||
"answerOptions": [
|
||||
{
|
||||
"answerText": "La régression linéaire simple",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "ARIMA",
|
||||
"isCorrect": "false"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"answerText": "SVR utilisant le noyau RBF",
|
||||
"isCorrect": "true"
|
||||
}
|
||||
]
|
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}
|
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]
|
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}
|
||||
]
|
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}]
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