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"questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" AI?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "ELIZA", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "HACKML", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "SSYSTEM", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel est l'exemple d'une technologie qui a été développée pendant les « années d'or » ?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Blocks World", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Jibo", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Robot Dogs", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel événement était fondé sur la création et l'expansion du domaine de l'intelligence artificielle?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Turing Test", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Projet de recherche d'été de Dartmouth", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "AI Winter", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 5, + "title": "L'équité et machine learning: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "L'injustice dans le machine learning peut arriver", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "intentionnellement", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Indormalement", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Le terme \" injustice \" en ml connotes:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "nuit à un groupe de personnes", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Dommage à une personne", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "nuit à la majorité des gens", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Les cinq principaux types de préjudices incluent", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Allocation, qualité de service, stéréotypage, dénigration et sous-représentation", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Elocation, qualité de service, stéréotypage, 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précède", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "FairLearn est un paquet qui peut", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Comparez plusieurs modèles en utilisant des métriques d'équité et de performance", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Choisissez le meilleur modèle pour vos besoins", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Aidez-vous à décider de ce qui est juste et ce qui n'est pas", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 7, + "title": "Outils et techniques: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Lors de la construction d'un modèle, vous devriez:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Préparez vos données, puis formez votre modèle", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Choisissez une méthode de formation, puis préparez vos données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Tune Paramètres, puis formez votre modèle", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Vos données ___ vont avoir une incidence sur la qualité de votre modèle ML", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Quantité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Forme", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Une variable de fonctionnalité est la suivante:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "une qualité de vos données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une propriété mesurable de vos données", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Une ligne de vos données", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 8, + "title": "Outils et techniques: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Vous devez visualiser vos données car", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Vous pouvez découvrir des valeurs aberrantes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Vous pouvez découvrir une cause potentielle de biais", + 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"answerText": "Hauteur", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Genre", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Couleur des cheveux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Laquelle de ces variables est une variable catégorique?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "rythme cardiaque", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Type de sang", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Poids", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Lequel de ces problèmes est un problème basé sur l'analyse de régression?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Prédire les marques d'examen final d'un étudiant", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Prédire le type de sang d'une personne", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Prédire si un email est spam ou non", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 10, + "title": "Introduction à la régression: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Si la précision de la formation du modèle d'apprentissage de votre machine est de 95% et que la précision des tests est de 30%, quel type de condition est appelé?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Surface", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "sous-facture", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Double ajustement", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Le processus d'identification des fonctionnalités significatives d'un ensemble de fonctionnalités est appelé:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Extraction de fonctionnalités", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Réduction de la dimensionnalité de fonctionnalité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Sélection de fonctionnalités", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Le processus de division d'un jeu de données dans un certain rapport d'entraînement et de test de jeu de données à l'aide de la méthode / la fonction Train_Test_split () '' Train_Test_Split () 'est appelée:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Validation croisée", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "validation de maintien", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "laissez une validation d'une sortie", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 11, + "title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Lequel de ces modules Python est utilisé pour tracer la visualisation des données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Numpy", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Scikit-apprendre", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Matplotlib", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Si vous souhaitez comprendre la propagation ou les autres caractéristiques des points de données de votre ensemble de données, puis effectuez:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Visualisation des données", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Pré-traitement des données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Split test de train", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Lequel d'entre eux fait partie de l'étape de visualisation des données dans un projet de machine learning?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Intégrant un algorithme d'apprentissage de certains machines", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Créer une représentation picturale des données à l'aide de différentes méthodes de tracé", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Normaliser les valeurs d'un jeu de données", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 12, + "title": "Préparez et visualisez des données pour la régression: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Lequel de ces extraits de code est correct d'après cette leçon, si vous souhaitez vérifier la présence de valeurs manquantes dans votre ensemble de données ? Supposons que l'ensemble de données soit stocké dans une variable nommée \"ensemble de données\", qui est un objet Pandas DataFrame.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "DataSet.isnull (). Somme ()", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "FindMissing (DataSet)", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Somme (NULL (DataSet))", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "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": "Terrain de dispersion", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Terrain de ligne", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "barre de bar", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Que peut ne pas vous dire la visualisation des données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Relations entre DataPoints", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "La source de l'endroit où le jeu de données est collecté", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Trouver la présence de valeurs aberrantes dans l'ensemble de données", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 13, + "title": "régression linéaire et polynomiale: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Matplotlib est un", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Bibliothèque de dessin", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Bibliothèque de visualisation de données", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Library Lanchage", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La régression linéaire utilise ce qui suit pour tracer des relations entre variables", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Une ligne droite", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un cercle", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "une courbe", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Un bon modèle de régression linéaire a un coefficient de corrélation ___", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Low", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "High", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "flat", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 14, + "title": "Régression linéaire et polynomiale: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Si vos données sont non linéaires, essayez un type ___ de régression", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "linéaire", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "sphérique", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "polynôme", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Ce sont tous types de méthodes de régression", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Falsestetep, crête, lasso et élastique", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Stealwise, Ridge, Lasso et Elasticnet", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Stealwise, Ridge, Lariat et Elasticnet", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La régression des moindres carrés signifie que toutes les données de données entourant la ligne de régression sont:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "carré puis soustrait", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "multiplié", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "carré puis ajouté", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 15, + "title": "Régression logistique: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Utilisez la régression logistique à prédire", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Si une pomme est mûre ou non", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Combien de billets peuvent être vendus dans un mois", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "De quelle couleur le ciel tournera demain à 18 heures", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Types de régression logistique incluent", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "multinomial et cardinal", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "multinomial et ordinal", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Principal et ordinal", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Vos données ont des corrélations faibles. Le meilleur type de régression à utiliser est:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Logistique", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "linéaire", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "cardinal", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 16, + "title": "Régression logistique: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Sea-né est un type de", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Bibliothèque de visualisation de données", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Bibliothèque de mappage", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Bibliothèque mathématique", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Une matrice de confusion est également connue sous le nom de:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "matrice d'erreur", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Matrix de vérité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "matrice de précision", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Un bon modèle aura:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Un grand nombre de faux positifs et de vrais négatifs dans sa matrice de confusion", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un grand nombre de vrais positifs et vrais négatifs dans sa matrice de confusion", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un grand nombre de vrais positifs et de faux négatifs dans sa matrice de confusion", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, { + "id": 17, + "title": "Construire une application Web: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Qu'est-ce que OnNX signifie?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Exchange de réseau de neurones", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Exchange de réseau de neurones ouverts", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Exchange de réseau neural de sortie", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Comment le ballon est-il défini par ses créateurs?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "mini-cadre", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Grand-cadre", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "micro-cadre", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Que fait le module de cornichon de Python", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Serialise un objet Python", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "désagréalise un objet Python", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Serialise et désémarifier un objet Python", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 18, + "title": "Construire une application Web: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quels sont les outils que nous pouvons utiliser pour héberger un modèle pré-formé sur le Web à l'aide de Python?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Flacon", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Tensorflow.js", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "ONNX.JS", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Qu'est-ce que SaaS signifie?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Système en tant que service", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Logiciel en tant que service", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Sécurité en tant que service", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Qu'est-ce que la bibliothèque de labelencoder de Scikit-apprendre?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Encode les données par ordre alphabétique", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Encode les données numériquement", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Code des données en série", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 19, + "title": "Classification 1: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "La classification est une forme d'apprentissage supervisé qui a beaucoup en commun avec", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Série temporelle", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Techniques de régression", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "NLP", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle question peut aider la classification à répondre?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Est-ce que ce courrier électronique ou pas?", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Les cochons peuvent voler?", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Quel est le sens de la vie?", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle est la première étape pour utiliser des techniques de classification?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Création de cours d'un jeu de données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Nettoyer et équilibrer vos données", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Affectation d'un point de données à un groupe ou à un résultat", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 20, + "title": "Classification 1: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Qu'est-ce qu'une question multiclasse?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "La tâche de classer les points de données dans plusieurs classes", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "La tâche de classifier les points de données dans l'une des plusieurs classes", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "La tâche de nettoyer les points de données de plusieurs manières", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Il est important de nettoyer des données récurrentes ou inutiles pour aider vos classificateurs à résoudre votre problème.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle est la meilleure raison d'équilibrer vos données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Les données déséquilibrées ont l'air mauvais dans les visualisations", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "L'équilibrage de vos données donne des résultats meilleurs, car un modèle ML n'enfraigne pas vers une classe", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "L'équilibrage de vos données vous donne plus de points de données", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 21, + "title": "Classification 2: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Les données équilibrées et propres ont produit les meilleurs résultats de la classification", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Comment choisissez-vous le bon classificateur?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Comprend quel classificateurs fonctionnent le mieux pour quels scénarios", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Devineuse éduquée et chèque", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "La classification est un type de", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "NLP", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Apprentissage supervisé", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Langage de programmation", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 22, + "title": "Classification 2: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Qu'est-ce qu'un \"solveur\" ?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "La personne qui vérifie votre travail", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "L'algorithme à utiliser dans le problème d'optimisation", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Une technique de machine learning", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel classificateur avons-nous utilisé dans cette leçon?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "régression logistique", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Arbres de décision", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "MultiClass one-vs-tout", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Comment savez-vous si l'algorithme de classification fonctionne comme prévu?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "En vérifiant la précision de ses prévisions", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "En le contrôlant contre d'autres algorithmes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "En regardant des données historiques pour la qualité de cet algorithme de résoudre des problèmes similaires", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 23, + "title": "Classification 3: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Un bon classificateur initial à essayer est:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "SVC linéaire", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "k-signifie", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "SVC logique", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Contrôles de régularisation:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "L'influence des paramètres", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "L'influence de la vitesse de formation", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "L'influence des valeurs aberrantes", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Le classificateur K-voisins peut être utilisé pour:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Apprentissage supervisé", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "L'apprentissage non supervisé", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 24, + "title": "Classification 3: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Les classificateurs de support-vectoriel peuvent être utilisés pour", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Classification", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "régression", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Forêt aléatoire est un type de classificateur ___", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Ensemble", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Dissembliste", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Assemblez", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Adaboost est connu pour:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Se concentrer sur les poids des éléments incorrectement classifiés", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Se concentrer sur des valeurs aberrantes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Se concentrer sur des données incorrectes", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 25, + "title": "Classification 4: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Recommander un bon restaurant", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "recommander des modes à essayer", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "L'intégration d'un modèle dans une application Web l'aide à être hors ligne", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "OnNX Runtime peut être utilisé pour", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Exécution de modèles dans une application Web", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Modèles de formation", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Hyperparameter Tuning", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 26, + "title": "Classification 4: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "L'application Nettron vous aide:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Visualiser les données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Visualisez la structure de votre modèle", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Testez votre application Web", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Convertissez votre modèle SCIKIT-HALL pour une utilisation avec OnNX en utilisant:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Sklearn-App", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Sklearn-web", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Sklearn-ONNX", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "L'utilisation de votre modèle dans une application Web s'appelle:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Inférence", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Interférence", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Assurance", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 27, + "title": "Introduction au clustering: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Un exemple de vie réel de regroupement serait", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Définir la table du dîner", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Tri du linge", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Shopping de l'épicerie", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Les techniques de clustering peuvent être utilisées dans ces industries", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Banking", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "e-commerce", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La clustering est un type de:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Apprentissage supervisé", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "L'apprentissage non supervisé", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Apprentissage du renforcement", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 28, + "title": "Introduction au clustering: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "La géométrie euclidienne est arrangée", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Planes", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Courbes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Sphères", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La densité de vos données de clustering est liée à sa", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "bruit", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Profondeur", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Validité", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "L'algorithme de regroupement le plus connu est", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "k-signifie", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "K-Middle", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "K-Mart", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 29, + "title": "K-Means Clustering: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "K-Means est dérivé de:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Génie électrique", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Traitement du signal", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Linguistics informatiques", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Une bonne score de silhouette signifie:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Les grappes sont bien séparées et bien définies", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Il y a peu de grappes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Il y a beaucoup de clusters", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La variance est:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "La moyenne des différences carrées de la moyenne", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un problème de regroupement s'il devient trop élevé", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 30, + "title": "K-olth regroupement: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Un diagramme de Voronoi montre:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Variance d'une cluster", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "La graine d'une grappe et sa région", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "L'inertie d'une cluster", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "L'inertie est", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Une mesure de la manière dont les clusters cohérents internes sont", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Une mesure de la quantité de grappes déplacées", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une mesure de la qualité des grappes", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "en utilisant k-moyen, vous devez d'abord déterminer la valeur de 'k'", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 31, + "title": "Intro to NLP: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Que signifie NLP pour ces leçons?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Traitement des langues neurales", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Traitement des langues naturelles", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Traitement linguistique naturel", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Eliza était un bot précoce qui a agi comme un ordinateur", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Thérapeute", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Docteur", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Infirmière", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Le test de Turing 'd'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Inmistingtilisable d'un humain", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Penser", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 32, + "title": "Intro to NLP: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Elisha", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Eliza", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Eloise", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Choisir des choix prédéfinis au hasard", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Analyse de l'entrée et de l'utilisation de l'intelligence de la machine", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "tous les deux", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Comment feriez-vous le bot plus efficace?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "En le demandant plus de questions.", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "En l'alignant plus de données et de la formation en conséquence", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Le bot est stupide, il ne peut pas apprendre :(", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 33, + "title": "Tâches NLP: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Tokenization", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Splituelle du texte au moyen de la ponctuation", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Splituelle du texte en jetons séparés (mots)", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Splituelle du texte en phrases", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Embeddings", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Convertit numériquement les données de texte afin que les mots puissent se classer", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Intégrance des mots en phrases", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Intégrance des phrases dans les paragraphes", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Marquage des parties de la parole", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Divise des phrases par leurs parties de la parole", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "prend des mots togmentés et les étiquettes de leur part de la parole", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Phrases de diagrammes", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 34, + "title": "Tâches NLP: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Dictionnaire de mots et d'expressions", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Fréquences de mots et de phrases", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Bibliothèque de mots et de phrases", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "N-grammes se réfèrent à", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Un texte peut être divisé en séquences de mots d'une longueur définie", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un mot peut être divisé en séquences de caractères d'une longueur de jeu", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un texte peut être divisé en paragraphes d'une longueur définie", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Analyse du sentiment", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "analyse une phrase pour la positivité ou la négativité", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "analyse une phrase pour sentimentalité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "analyse une phrase pour la tristesse", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 35, + "title": "NLP et traduction: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Traduction naïf", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Traduit uniquement les mots", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Traduit la structure de la phrase", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Traduit le sentiment", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Un corpus * de textes fait référence à", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Un petit nombre de textes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un grand nombre de textes", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un texte standard", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Si un modèle ML a suffisamment de traductions humaines pour construire un modèle sur, il peut", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Traductions abrégées", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Normaliser les traductions", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Améliorer la précision des traductions", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 36, + "title": "NLP et traduction: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Google Translate", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Bing", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un modèle ML personnalisé", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "utiliser `blob.translate` vous avez besoin:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Une connexion Internet", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un dictionnaire", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "JavaScript", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Déterminer le sentiment, une approche ML serait de:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Appliquez des techniques de régression pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Appliquez des techniques de PNL pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Appliquez des techniques de regroupement pour des opinions et des scores générés manuellement et rechercher des modèles", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 37, + "title": "NLP 4: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "motifs et fréquences", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "sentiment et signification", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Qu'est-ce que l'analyse du sentiment?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Une étude sur la question de savoir si un héritage de famille a une valeur sentimentale", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une méthode d'identification systématique, d'extraction, de quantification et d'étude des états affectifs et des informations subjectives", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "La capacité de savoir si quelqu'un est triste ou heureux", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle question pourrait être répondue à l'aide d'un jeu de données de critiques hôteliers, de python et d'analyse de sentiment?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Quels sont les mots et expressions les plus fréquemment utilisés dans les critiques?", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Quel hôtel a la meilleure piscine?", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Y a-t-il un service de voiturier dans cet hôtel?", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 38, + "title": "NLP 4: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quelle est l'essence de la NLP?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeux ou triste", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Interprétation de sens ou de sentiment sans avoir à avoir un homme humain le faire", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Trouver des valeurs aberrantes dans le sentiment et les examiner", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelles sont certaines choses que vous pourriez rechercher lors de la nettoyage des données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Personnages dans d'autres langues", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "lignes vierges ou colonnes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Il est important de comprendre vos données et ses fruits avant d'effectuer des opérations à ce sujet.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 39, + "title": "NLP 5: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Pourquoi est-il important de nettoyer les données avant de l'analyser?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Certaines colonnes pourraient avoir des données manquantes ou incorrectes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les données en désordre peuvent conduire à de fausses conclusions sur le jeu de données", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel est un exemple d'une stratégie de nettoyage des données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Supprimer des colonnes / rangées qui ne sont pas utiles pour répondre à une question spécifique", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Se débarrasser des valeurs vérifiées qui ne correspondent pas à votre hypothèse", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Déplacement des valeurs aberrantes vers une table séparée et exécutant les calculs de cette table pour voir s'ils correspondent à", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 40, + "title": "NLP 5: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quel est l'objectif de l'ensemble de données?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Pour voir combien de critiques négatives et positives il y a pour les hôtels à travers le monde", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Pour ajouter du sentiment et des colonnes qui vous aideront à choisir le meilleur hôtel", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Analyser pourquoi les gens laissent des critiques spécifiques", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quels sont les mots d'arrêt?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Mots anglais communs qui ne changent pas le sentiment d'une phrase", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "mots que vous pouvez supprimer pour accélérer l'analyse du sentiment", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 41, + "title": "Série introduction à temps: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "La prévision de la série chronologique est utile", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Déterminer les coûts futurs", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Prédicter les prix futurs", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "à la fois ce qui précède", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Une série chronologique est une séquence prise à:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "points successifs également espacés dans l'espace", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "points successifs également espacés dans le temps", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "points successifs également espacés dans l'espace et le temps", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La série chronologique peut être utilisée dans:", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Prévision de tremblement de terre", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Vision informatique", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Analyse des couleurs", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 42, + "title": "Série introduction à TIME: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Tendances de la série chronologique sont", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "mesure mesurable augmente et diminue au fil du temps", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "La quantification diminue au fil du temps", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Des lacunes entre augmentations et diminution au fil du temps", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Les valeurs aberrantes sont", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Points proches de la variance de données standard", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Pointes loin de la variance de données standard", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Points dans la variance des données standard", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "La prévision de la série chronologique est la plus utile pour", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Econométrics", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Histoire", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Bibliothèques", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 43, + "title": "Série TIME ARIMA: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Arima signifie", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Moyenne mobile intégrale autonome", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Action mobile intégrée autorégressive", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Moyenne mobile intégrée autorégresive", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Stationarité fait référence à", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Les données dont les attributs ne changent pas lors de la décalage", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les données dont la distribution ne change pas lors de la décalage de temps", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Les données dont la distribution change lors de la décalage", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "différenciation", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Stabilise la tendance et la saisonnalité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Exacerbe la tendance et la saisonnalité", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Élimine la tendance et la saisonnalité", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 44, + "title": "Série TIME ARIMA: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Arima est utilisé pour créer un modèle adapté à la forme spéciale des données de la série chronologique", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "aussi plat que possible", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "aussi étroitement que possible", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "via ScatterPlots", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Utilisez Sarimax à", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Gérer les modèles d'ARIMA saisonniers", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Gérer des modèles spéciaux Arima", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Gérer les modèles statistiques ARIMA", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": " `La validation` de la promenade implique ", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Réévaluer un modèle progressivement tel qu'il est validé", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Ré-entraînant un modèle progressivement tel qu'il est validé", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Ré-configurez un modèle progressivement tel qu'il est validé", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, { + "id": 45, + "title": "Renforcement 1: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Qu'est-ce que l'apprentissage du renforcement?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Enseigner à quelqu'un quelque chose encore et encore jusqu'à ce qu'ils comprennent", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une technique d'apprentissage qui déchiffre le comportement optimal d'un agent dans certains environnements en exécutant de nombreuses expériences", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Comprendre comment exécuter plusieurs expériences à la fois", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Qu'est-ce qu'une politique?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "une fonction qui renvoie l'action à tout état donné", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Un document qui vous dit si vous pouvez renvoyer ou non un article", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une fonction utilisée à des fins aléatoires", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Une fonction de récompense renvoie un score pour chaque état d'environnement.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, { + "id": 46, + "title": "Renforcement 1: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Qu'est-ce que q-apprentissage?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Un mécanisme d'enregistrement de la \"bonté\" de chaque État", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Un algorithme où la politique est définie par une table Q", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Les deux ci-dessus", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Pour quelles valeurs une table Q correspond à la stratégie de marche aléatoire?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "toutes les valeurs égales", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "-0,25", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "toutes les valeurs différentes", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Il valait mieux utiliser l'exploration que l'exploitation pendant le processus d'apprentissage de notre leçon.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "true" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 47, + "title": "Renforcement 2: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Les échecs et les jeux sont des jeux avec des états continus.", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "vrai", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Faux", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel est le problème de la cartpole?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Un processus d'élimination des valeurs aberrantes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une méthode d'optimisation de votre panier", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Une version simplifiée d'équilibrage", + "isCorrect": "true" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel outil pouvons-nous utiliser pour jouer à différents scénarios d'états potentiels dans un jeu?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Devinez et chèque", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Environnements de simulation", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Test de transition de l'état", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 48, + "title": "Renforcement 2: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Méthodes", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "espace d'action", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Liste d'action", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle paire avez-nous utilisée comme valeur de la clé de dictionnaire?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "(état, action) comme clé de la table Q-Table comme valeur", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "State comme clé, action en tant que valeur", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "La valeur de la fonction QValues ​​est la clé, l'action en tant que valeur", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quels sont les hyperparamètres que nous avons utilisés pendant q-apprentissage?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Valeur de la table Q, récompense actuelle, action aléatoire", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Taux d'apprentissage, facteur de réduction, facteur d'exploration / d'exploitation", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Récompenses cumulatives, taux d'apprentissage, facteur d'exploration", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 49, + "title": "Applications du monde réel: quiz préalable", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quel est un exemple d'application ML dans l'industrie des finances?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Personnaliser le voyage client à l'aide de NLP", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Gestion de la richesse à l'aide de la régression linéaire", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Gestion de l'énergie à l'aide de séries chronologiques", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle technique ML peut utiliser les hôpitaux pour gérer la réadmission?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Clustering", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Série temporelle", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "NLP", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel est un exemple d'utilisation des séries chronologiques pour la gestion de l'énergie?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Animaux de détection de mouvement", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Parkings intelligents", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Suivi des incendies de forêt", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + }, + { + "id": 50, + "title": "Applications du monde réel: quiz de validation des connaissances", + "quiz": [ + { + "questionText": "Quelle technique ML peut être utilisée pour détecter la fraude par carte de crédit?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "régression", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Clustering", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "NLP", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quelle technique ML est illustrée dans la gestion forestière?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Apprentissage du renforcement", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Série temporelle", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "NLP", + "isCorrect": "false" + } + ] + }, + { + "questionText": "Quel est un exemple d'application ML dans l'industrie des soins de santé?", + "answerOptions": [ + { + "answerText": "Prédire le comportement des étudiants en utilisant la régression", + "isCorrect": "false" + }, + { + "answerText": "Gestion des essais cliniques à l'aide de classificateurs", + "isCorrect": "true" + }, + { + "answerText": "Sensation de mouvement des animaux utilisant des classificateurs", + "isCorrect": "false" + } + ] + } + ] + } + ] +}] \ No newline at end of file diff --git a/quiz-app/src/assets/translations/index.js b/quiz-app/src/assets/translations/index.js index e4abf6eb..85931b8b 100644 --- a/quiz-app/src/assets/translations/index.js +++ b/quiz-app/src/assets/translations/index.js @@ -1,12 +1,14 @@ // index.js import en from './en.json'; import tr from './tr.json'; +import fr from './fr.json'; //export const defaultLocale = 'en'; const messages = { en: en[0], tr: tr[0], + fr: fr[0] }; export default messages;