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3-Web-App/1-Web-App/README.md

@@ -330,7 +330,7 @@ In a professional setting, you can see how good communication is necessary betwe
 
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-## 🚀 Challenge:
+## 🚀 Challenge
 
 Instead of working in a notebook and importing the model to the Flask app, you could train the model right within the Flask app! Try converting your Python code in the notebook, perhaps after your data is cleaned, to train the model from within the app on a route called `train`. What are the pros and cons of pursuing this method?
 

3-Web-App/1-Web-App/translations/README.ko.md

@@ -330,7 +330,7 @@ Flask와 pickled 모델과 같이, 모델을 사용하는 이 방식은, 비교
 
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-## 🚀 도전: 
+## 🚀 도전
 
 노트북에서 작성하고 Flask 앱에서 모델을 가져오는 대신, Flask 앱에서 바로 모델을 훈련할 수 있습니다!  어쩌면 데이터를 정리하고, 노트북에서 Python 코드로 변환해서, `train`이라고 불리는 라우터로 앱에서 모델을 훈련합니다. 이러한 방식을 추구했을 때 장점과 단점은 무엇인가요?
 

3-Web-App/1-Web-App/translations/README.zh-cn.md

@@ -330,7 +330,7 @@ print(model.predict([[50,44,-12]]))
 
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-## 🚀 挑战：
+## 🚀 挑战
 
 你可以在 Flask 应用程序中训练模型，而不是在 notebook 上工作并将模型导入 Flask 应用程序！尝试在 notebook 中转换 Python 代码，可能是在清除数据之后，从应用程序中的一个名为 `train` 的路径训练模型。采用这种方法的利弊是什么？