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manusquall 3 years ago
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commit 7240be1e93

@ -4,8 +4,8 @@
"description": "Machine Learning for Beginners - A Curriculum",
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@ -1,18 +1,18 @@
[
{
"title": "Machine Learning pour les débutants: quiz",
"title": "Machine Learning pour les Débutants: Quiz",
"complete": "Félicitations, vous avez terminé le quiz!",
"error": "Désolé, essayez à nouveau",
"quizzes": [
{
"id": 1,
"title": "Introduction au machine learning: quiz préalable",
"title": "Introduction au machine learning: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Les applications de machine learning sont toutes autour de nous",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -59,7 +59,7 @@
},
{
"id": 2,
"title": "Introduction au machine learning: quiz de validation des connaissances",
"title": "Introduction au machine learning: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Les algorithmes de machine learning sont destinés à simuler",
@ -116,7 +116,7 @@
},
{
"id": 3,
"title": "Historique du machine learning: quiz préalable",
"title": "Historique du machine learning: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Quand approximativement le terme 'intelligence artificielle' a-t-il été inventé ?",
@ -173,7 +173,7 @@
},
{
"id": 4,
"title": "Historique du machine learning: quiz de validation des connaissances",
"title": "Historique du machine learning: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" AI?",
@ -230,7 +230,7 @@
},
{
"id": 5,
"title": "L'équité et machine learning: quiz préalable",
"title": "L'équité et le machine learning: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "L'injustice dans le machine learning peut arriver",
@ -287,7 +287,7 @@
},
{
"id": 6,
"title": "Equité et machine learning: quiz de validation des connaissances",
"title": "L'équité et le machine learning: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "L'injustice dans un modèle peut être causée par",
@ -324,10 +324,10 @@
]
},
{
"questionText": "FairLearn est un paquet qui peut",
"questionText": "Fairlearn est un paquet qui peut",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Comparez plusieurs modèles en utilisant des métriques d'équité et de performance",
"answerText": "Comparer plusieurs modèles en utilisant des métriques d'équité et de performance",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -335,7 +335,7 @@
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Aidez-vous à décider de ce qui est juste et ce qui n'est pas",
"answerText": "Vous aider à décider de ce qui est juste et ce qui ne l'est pas",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -344,7 +344,7 @@
},
{
"id": 7,
"title": "Outils et techniques: quiz préalable",
"title": "Outils et techniques: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Lors de la construction d'un modèle, vous devriez:",
@ -401,7 +401,7 @@
},
{
"id": 8,
"title": "Outils et techniques: quiz de validation des connaissances",
"title": "Outils et techniques: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Vous devez visualiser vos données car",
@ -458,7 +458,7 @@
},
{
"id": 9,
"title": "Introduction à la régression: quiz préalable",
"title": "Introduction à la régression: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Laquelle de ces variables est une variable numérique?",
@ -515,7 +515,7 @@
},
{
"id": 10,
"title": "Introduction à la régression: quiz de validation des connaissances",
"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?",
@ -572,7 +572,7 @@
},
{
"id": 11,
"title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: quiz préalable",
"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?",
@ -629,7 +629,7 @@
},
{
"id": 12,
"title": "Préparez et visualisez des données pour la régression: quiz de validation des connaissances",
"title": "Préparer et visualiser 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.",
@ -686,7 +686,7 @@
},
{
"id": 13,
"title": "régression linéaire et polynomiale: quiz préalable",
"title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Matplotlib est un",
@ -743,7 +743,7 @@
},
{
"id": 14,
"title": "Régression linéaire et polynomiale: quiz de validation des connaissances",
"title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Si vos données sont non linéaires, essayez un type ___ de régression",
@ -800,7 +800,7 @@
},
{
"id": 15,
"title": "Régression logistique: quiz préalable",
"title": "Régression logistique: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Utilisez la régression logistique à prédire",
@ -857,7 +857,7 @@
},
{
"id": 16,
"title": "Régression logistique: quiz de validation des connaissances",
"title": "Régression logistique: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Sea-né est un type de",
@ -913,7 +913,7 @@
]
}, {
"id": 17,
"title": "Construire une application Web: quiz préalable",
"title": "Construire une application Web: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce que OnNX signifie?",
@ -970,7 +970,7 @@
},
{
"id": 18,
"title": "Construire une application Web: quiz de validation des connaissances",
"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?",
@ -1027,7 +1027,7 @@
},
{
"id": 19,
"title": "Classification 1: quiz préalable",
"title": "Classification 1: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "La classification est une forme d'apprentissage supervisé qui a beaucoup en commun avec",
@ -1084,7 +1084,7 @@
},
{
"id": 20,
"title": "Classification 1: quiz de validation des connaissances",
"title": "Classification 1: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce qu'une question multiclasse?",
@ -1107,7 +1107,7 @@
"questionText": "Il est important de nettoyer des données récurrentes ou inutiles pour aider vos classificateurs à résoudre votre problème.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1137,13 +1137,13 @@
},
{
"id": 21,
"title": "Classification 2: quiz préalable",
"title": "Classification 2: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Les données équilibrées et propres ont produit les meilleurs résultats de la classification",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1190,7 +1190,7 @@
},
{
"id": 22,
"title": "Classification 2: quiz de validation des connaissances",
"title": "Classification 2: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce qu'un \"solveur\" ?",
@ -1247,7 +1247,7 @@
},
{
"id": 23,
"title": "Classification 3: quiz préalable",
"title": "Classification 3: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Un bon classificateur initial à essayer est:",
@ -1304,7 +1304,7 @@
},
{
"id": 24,
"title": "Classification 3: quiz de validation des connaissances",
"title": "Classification 3: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Les classificateurs de support-vectoriel peuvent être utilisés pour",
@ -1361,7 +1361,7 @@
},
{
"id": 25,
"title": "Classification 4: quiz préalable",
"title": "Classification 4: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour",
@ -1384,7 +1384,7 @@
"questionText": "L'intégration d'un modèle dans une application Web l'aide à être hors ligne",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1414,7 +1414,7 @@
},
{
"id": 26,
"title": "Classification 4: quiz de validation des connaissances",
"title": "Classification 4: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "L'application Nettron vous aide:",
@ -1471,7 +1471,7 @@
},
{
"id": 27,
"title": "Introduction au clustering: quiz préalable",
"title": "Introduction au Clustering: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Un exemple de vie réel de regroupement serait",
@ -1508,18 +1508,18 @@
]
},
{
"questionText": "La clustering est un type de:",
"questionText": "La Clustering est un type :",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Apprentissage supervisé",
"answerText": "D'apprentissage supervisé",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "L'apprentissage non supervisé",
"answerText": "D'apprentissage non supervisé",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Apprentissage du renforcement",
"answerText": "D'apprentissage de renforcement",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -1528,30 +1528,30 @@
},
{
"id": 28,
"title": "Introduction au clustering: quiz de validation des connaissances",
"title": "Introduction au Clustering: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "La géométrie euclidienne est arrangée",
"questionText": "La géométrie euclidienne est disposée le long",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Planes",
"answerText": "De plans",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Courbes",
"answerText": "De courbes",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Sphères",
"answerText": "De sphères",
"isCorrect": "false"
}
]
},
{
"questionText": "La densité de vos données de clustering est liée à sa",
"questionText": "La densité de vos données de clustering est liée à son / sa",
"answerOptions": [
{
"answerText": "bruit",
"answerText": "Bruit",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1568,15 +1568,15 @@
"questionText": "L'algorithme de regroupement le plus connu est",
"answerOptions": [
{
"answerText": "k-signifie",
"answerText": "k-means",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "K-Middle",
"answerText": "K-middle",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "K-Mart",
"answerText": "K-mart",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -1585,7 +1585,7 @@
},
{
"id": 29,
"title": "K-Means Clustering: quiz préalable",
"title": "K-Means Clustering: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "K-Means est dérivé de:",
@ -1605,7 +1605,7 @@
]
},
{
"questionText": "Une bonne score de silhouette signifie:",
"questionText": "Un bon score de silhouette signifie:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Les grappes sont bien séparées et bien définies",
@ -1642,13 +1642,13 @@
},
{
"id": 30,
"title": "K-olth regroupement: quiz de validation des connaissances",
"title": "K-Means Clustering: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Un diagramme de Voronoi montre:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Variance d'une cluster",
"answerText": "Une variance d'une cluster",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -1682,7 +1682,7 @@
"questionText": "en utilisant k-moyen, vous devez d'abord déterminer la valeur de 'k'",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1695,7 +1695,7 @@
},
{
"id": 31,
"title": "Intro to NLP: quiz préalable",
"title": "Intro aux NLP: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Que signifie NLP pour ces leçons?",
@ -1732,14 +1732,14 @@
]
},
{
"questionText": "Le test de Turing 'd'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était",
"questionText": "Le test Turing d'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Inmistingtilisable d'un humain",
"answerText": "indiscernable d'un humain",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Penser",
"answerText": "Pensif",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -1752,7 +1752,7 @@
},
{
"id": 32,
"title": "Intro to NLP: quiz de validation des connaissances",
"title": "Intro aux NLP: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot",
@ -1775,7 +1775,7 @@
"questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Choisir des choix prédéfinis au hasard",
"answerText": "Un choix de choix prédéfinis au hasard",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -1789,14 +1789,14 @@
]
},
{
"questionText": "Comment feriez-vous le bot plus efficace?",
"questionText": "Comment feriez-vous pour que le bot soit 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",
"answerText": "En lui fournissant plus de données et en le formant en conséquence",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -1809,21 +1809,21 @@
},
{
"id": 33,
"title": "Tâches NLP: quiz préalable",
"title": "Tâches NLP: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Tokenization",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Splituelle du texte au moyen de la ponctuation",
"answerText": "Divise le texte au moyen de la ponctuation",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Splituelle du texte en jetons séparés (mots)",
"answerText": "Divise le texte en jetons séparés (mots)",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Splituelle du texte en phrases",
"answerText": "Divise le texte en phrases",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -1836,11 +1836,11 @@
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Intégrance des mots en phrases",
"answerText": "Intégre des mots en phrases",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Intégrance des phrases dans les paragraphes",
"answerText": "Intégre des phrases dans les paragraphes",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -1866,7 +1866,7 @@
},
{
"id": 34,
"title": "Tâches NLP: quiz de validation des connaissances",
"title": "Tâches NLP: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:",
@ -1923,10 +1923,10 @@
},
{
"id": 35,
"title": "NLP et traduction: quiz préalable",
"title": "NLP et traduction: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Traduction naïf",
"questionText": "La traduction naïve",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Traduit uniquement les mots",
@ -1943,7 +1943,7 @@
]
},
{
"questionText": "Un corpus * de textes fait référence à",
"questionText": "Un *corpus* de textes fait référence à",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Un petit nombre de textes",
@ -1960,10 +1960,10 @@
]
},
{
"questionText": "Si un modèle ML a suffisamment de traductions humaines pour construire un modèle sur, il peut",
"questionText": "Si un modèle ML a suffisamment de traductions humaines pour construire un modèle, il peut",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Traductions abrégées",
"answerText": "Abréger des traductions",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -1980,7 +1980,7 @@
},
{
"id": 36,
"title": "NLP et traduction: quiz de validation des connaissances",
"title": "NLP et traduction: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:",
@ -2000,7 +2000,7 @@
]
},
{
"questionText": "utiliser `blob.translate` vous avez besoin:",
"questionText": "Pour utiliser `blob.translate` vous avez besoin:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Une connexion Internet",
@ -2017,7 +2017,7 @@
]
},
{
"questionText": "Déterminer le sentiment, une approche ML serait de:",
"questionText": "Pour déterminer un 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",
@ -2037,7 +2037,7 @@
},
{
"id": 37,
"title": "NLP 4: quiz préalable",
"title": "NLP 4: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?",
@ -2094,17 +2094,17 @@
},
{
"id": 38,
"title": "NLP 4: quiz de validation des connaissances",
"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",
"answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeuse ou triste",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Interprétation de sens ou de sentiment sans avoir à avoir un homme humain le faire",
"answerText": "Interprétation de sens ou de sentiment sans avoir un humain pour le faire",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2114,7 +2114,7 @@
]
},
{
"questionText": "Quelles sont certaines choses que vous pourriez rechercher lors de la nettoyage des données?",
"questionText": "Quelles sont certaines choses que vous pourriez rechercher lors du nettoyage des données?",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Personnages dans d'autres langues",
@ -2131,10 +2131,10 @@
]
},
{
"questionText": "Il est important de comprendre vos données et ses fruits avant d'effectuer des opérations à ce sujet.",
"questionText": "Il est important de comprendre votre donnée et ses faiblesses avant d'effectuer des opérations à ce sujet.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2147,7 +2147,7 @@
},
{
"id": 39,
"title": "NLP 5: quiz préalable",
"title": "NLP 5: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Pourquoi est-il important de nettoyer les données avant de l'analyser?",
@ -2178,7 +2178,7 @@
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Déplacement des valeurs aberrantes vers une table séparée et exécutant les calculs de cette table pour voir s'ils correspondent à",
"answerText": "Déplacement des valeurs aberrantes vers une table séparée et exécutant les calculs de cette table pour voir s'ils correspondent",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -2187,7 +2187,7 @@
"questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2200,17 +2200,17 @@
},
{
"id": 40,
"title": "NLP 5: quiz de validation des connaissances",
"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",
"answerText": "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",
"answerText": "Ajouter du sentiment et des colonnes qui vous aideront à choisir le meilleur hôtel",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2240,7 +2240,7 @@
"questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2253,27 +2253,27 @@
},
{
"id": 41,
"title": "Série introduction à temps: quiz préalable",
"title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "La prévision de la série chronologique est utile",
"questionText": "La prévision de Time Series est utile pour",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Déterminer les coûts futurs",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Prédicter les prix futurs",
"answerText": "Prédire les prix futurs",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "à la fois ce qui précède",
"answerText": "Les deux à la fois",
"isCorrect": "true"
}
]
},
{
"questionText": "Une série chronologique est une séquence prise à:",
"questionText": "Une série temporelles est une séquence prise à:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "points successifs également espacés dans l'espace",
@ -2290,7 +2290,7 @@
]
},
{
"questionText": "La série chronologique peut être utilisée dans:",
"questionText": "La série temporelles peut être utilisée dans les cas de:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Prévision de tremblement de terre",
@ -2310,17 +2310,17 @@
},
{
"id": 42,
"title": "Série introduction à TIME: quiz de validation des connaissances",
"title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Tendances de la série chronologique sont",
"questionText": "Les tendances de série temporelles sont",
"answerOptions": [
{
"answerText": "mesure mesurable augmente et diminue au fil du temps",
"answerText": "des augmentations et des diminutions mesurables au fil du temps",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "La quantification diminue au fil du temps",
"answerText": "La quantification des diminutions au fil du temps",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -2330,14 +2330,14 @@
]
},
{
"questionText": "Les valeurs aberrantes sont",
"questionText": "Les valeurs aberrantes sont des",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Points proches de la variance de données standard",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Pointes loin de la variance de données standard",
"answerText": "Points loin de la variance de données standard",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2347,18 +2347,18 @@
]
},
{
"questionText": "La prévision de la série chronologique est la plus utile pour",
"questionText": "La prévision de la série temporelle est la plus utile pour",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Econométrics",
"answerText": "L'conométrics",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Histoire",
"answerText": "L'histoire",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Bibliothèques",
"answerText": "Les bibliothèques",
"isCorrect": "false"
}
]
@ -2367,7 +2367,7 @@
},
{
"id": 43,
"title": "Série TIME ARIMA: quiz préalable",
"title": "Série TIME ARIMA: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Arima signifie",
@ -2424,7 +2424,7 @@
},
{
"id": 44,
"title": "Série TIME ARIMA: quiz de validation des connaissances",
"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",
@ -2480,7 +2480,7 @@
]
}, {
"id": 45,
"title": "Renforcement 1: quiz préalable",
"title": "Renforcement 1: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce que l'apprentissage du renforcement?",
@ -2520,7 +2520,7 @@
"questionText": "Une fonction de récompense renvoie un score pour chaque état d'environnement.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "true"
},
{
@ -2532,7 +2532,7 @@
]
}, {
"id": 46,
"title": "Renforcement 1: quiz de validation des connaissances",
"title": "Renforcement 1: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Qu'est-ce que q-apprentissage?",
@ -2572,7 +2572,7 @@
"questionText": "Il valait mieux utiliser l'exploration que l'exploitation pendant le processus d'apprentissage de notre leçon.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -2585,13 +2585,13 @@
},
{
"id": 47,
"title": "Renforcement 2: quiz préalable",
"title": "Renforcement 2: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Les échecs et les jeux sont des jeux avec des états continus.",
"answerOptions": [
{
"answerText": "vrai",
"answerText": "Vrai",
"isCorrect": "false"
},
{
@ -2638,7 +2638,7 @@
},
{
"id": 48,
"title": "Renforcement 2: quiz de validation des connaissances",
"title": "Renforcement 2: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?",
@ -2695,7 +2695,7 @@
},
{
"id": 49,
"title": "Applications du monde réel: quiz préalable",
"title": "Applications du monde réel: Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "Quel est un exemple d'application ML dans l'industrie des finances?",
@ -2752,7 +2752,7 @@
},
{
"id": 50,
"title": "Applications du monde réel: quiz de validation des connaissances",
"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?",

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