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236
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"title": "Outils et techniques: quiz préalable", "title": "Outils et techniques: Quiz préalable",
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"title": "Outils et techniques: quiz de validation des connaissances", "title": "Outils et techniques: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Vous devez visualiser vos données car", "questionText": "Vous devez visualiser vos données car",
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"title": "Introduction à la régression: quiz de validation des connaissances", "title": "Introduction à la régression: Quiz de validation des connaissances",
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"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?", "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?",
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"title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: quiz préalable", "title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: Quiz préalable",
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"questionText": "Lequel de ces modules Python est utilisé pour tracer la visualisation des données?", "questionText": "Lequel de ces modules Python est utilisé pour tracer la visualisation des données?",
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"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.", "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.",
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"title": "régression linéaire et polynomiale: quiz préalable", "title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz préalable",
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"title": "Régression linéaire et polynomiale: quiz de validation des connaissances", "title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Régression logistique: quiz préalable", "title": "Régression logistique: Quiz préalable",
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"title": "Classification 1: quiz préalable", "title": "Classification 1: Quiz préalable",
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"title": "Classification 1: quiz de validation des connaissances", "title": "Classification 1: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "K-Means Clustering: quiz préalable", "title": "K-Means Clustering: Quiz préalable",
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"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",
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"questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot", "questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot",
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"questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur", "questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur",
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"answerText": "Choisir des choix prédéfinis au hasard", "answerText": "Un choix de choix prédéfinis au hasard",
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"title": "Tâches NLP: quiz préalable", "title": "Tâches NLP: Quiz préalable",
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"title": "Tâches NLP: quiz de validation des connaissances", "title": "Tâches NLP: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:", "questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:",
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{ {
"id": 35, "id": 35,
"title": "NLP et traduction: quiz préalable", "title": "NLP et traduction: Quiz préalable",
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{ {
"questionText": "Un corpus * de textes fait référence à", "questionText": "Un *corpus* de textes fait référence à",
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"answerText": "Un petit nombre de textes", "answerText": "Un petit nombre de textes",
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{ {
"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",
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"title": "NLP et traduction: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP et traduction: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:", "questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:",
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{ {
"questionText": "utiliser `blob.translate` vous avez besoin:", "questionText": "Pour utiliser `blob.translate` vous avez besoin:",
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{ {
"answerText": "Une connexion Internet", "answerText": "Une connexion Internet",
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{ {
"questionText": "Déterminer le sentiment, une approche ML serait de:", "questionText": "Pour déterminer un sentiment, une approche ML serait de:",
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"answerText": "Appliquez des techniques de régression pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles", "answerText": "Appliquez des techniques de régression pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles",
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{ {
"id": 37, "id": 37,
"title": "NLP 4: quiz préalable", "title": "NLP 4: Quiz préalable",
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"questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?", "questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?",
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{ {
"id": 38, "id": 38,
"title": "NLP 4: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP 4: Quiz de validation des connaissances",
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{ {
"questionText": "Quelle est l'essence de la NLP?", "questionText": "Quelle est l'essence de la NLP?",
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"answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeux ou triste", "answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeuse ou triste",
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"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",
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{ {
"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?",
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"answerText": "Personnages dans d'autres langues", "answerText": "Personnages dans d'autres langues",
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"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.",
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{ {
"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",
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] ]
@ -2187,7 +2187,7 @@
"questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.", "questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.",
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"title": "NLP 5: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP 5: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Quel est l'objectif de l'ensemble de données?", "questionText": "Quel est l'objectif de l'ensemble de données?",
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"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",
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"questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.", "questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.",
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"title": "Série introduction à temps: quiz préalable", "title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz préalable",
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"title": "Série introduction à TIME: quiz de validation des connaissances", "title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz de validation des connaissances",
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"answerText": "La quantification diminue au fil du temps", "answerText": "La quantification des diminutions au fil du temps",
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"questionText": "Les valeurs aberrantes sont", "questionText": "Les valeurs aberrantes sont des",
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"title": "Série TIME ARIMA: quiz préalable", "title": "Série TIME ARIMA: Quiz préalable",
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"title": "Série TIME ARIMA: quiz de validation des connaissances", "title": "Série TIME ARIMA: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Il valait mieux utiliser l'exploration que l'exploitation pendant le processus d'apprentissage de notre leçon.", "questionText": "Il valait mieux utiliser l'exploration que l'exploitation pendant le processus d'apprentissage de notre leçon.",
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"questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?", "questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?",
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"title": "Applications du monde réel: quiz préalable", "title": "Applications du monde réel: Quiz préalable",
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"questionText": "Quelle technique ML peut être utilisée pour détecter la fraude par carte de crédit?", "questionText": "Quelle technique ML peut être utilisée pour détecter la fraude par carte de crédit?",

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