From 22c783987310b224a131b7784f30ff8285c17723 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Charles Emmanuel S. Ndiaye" Date: Fri, 22 Oct 2021 19:14:44 +0000 Subject: [PATCH] Fix some translations and add 51 and 52 id missing quizzes (#423) --- quiz-app/src/assets/translations/fr.json | 160 +++++++++++++++++++---- 1 file changed, 137 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/quiz-app/src/assets/translations/fr.json b/quiz-app/src/assets/translations/fr.json index 9b946ab5..2325972d 100644 --- a/quiz-app/src/assets/translations/fr.json +++ b/quiz-app/src/assets/translations/fr.json @@ -22,7 +22,7 @@ ] }, { - "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" + } + ] + } + ] + } ] }] \ No newline at end of file