diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index a80a15e326f567589a64ba595e635371cedd7eca..51f47a5aa3b7de78609aea4abbcafafe02bf9bfa 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -33,6 +33,8 @@ bld/
# Visual Studio 2015/2017 cache/options directory
.vs/
+# Visual Studio Code cache/options directory
+.vscode/
# Uncomment if you have tasks that create the project's static files in wwwroot
#wwwroot/
diff --git a/quiz-app/package-lock.json b/quiz-app/package-lock.json
index e9aebee3c4a74773da98e009e02b509c2c4e0502..8f51a0baaf53bd60ed646f33c50003852da45309 100644
--- a/quiz-app/package-lock.json
+++ b/quiz-app/package-lock.json
@@ -1087,16 +1087,6 @@
"postcss": "^7.0.0"
}
},
- "@kazupon/vue-i18n-loader": {
- "version": "0.5.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/@kazupon/vue-i18n-loader/-/vue-i18n-loader-0.5.0.tgz",
- "integrity": "sha512-Tp2mXKemf9/RBhI9CW14JjR9oKjL2KH7tV6S0eKEjIBuQBAOFNuPJu3ouacmz9hgoXbNp+nusw3MVQmxZWFR9g==",
- "dev": true,
- "requires": {
- "js-yaml": "^3.13.1",
- "json5": "^2.1.1"
- }
- },
"@mrmlnc/readdir-enhanced": {
"version": "2.2.1",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/@mrmlnc/readdir-enhanced/-/readdir-enhanced-2.2.1.tgz",
@@ -1720,6 +1710,16 @@
"integrity": "sha512-nQyp0o1/mNdbTO1PO6kHkwSrmgZ0MT/jCCpNiwbUjGoRN4dlBhqJtoQuCnEOKzgTVwg0ZWiCoQy6SxMebQVh8A==",
"dev": true
},
+ "ansi-styles": {
+ "version": "4.3.0",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/ansi-styles/-/ansi-styles-4.3.0.tgz",
+ "integrity": "sha512-zbB9rCJAT1rbjiVDb2hqKFHNYLxgtk8NURxZ3IZwD3F6NtxbXZQCnnSi1Lkx+IDohdPlFp222wVALIheZJQSEg==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "color-convert": "^2.0.1"
+ }
+ },
"cacache": {
"version": "13.0.1",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/cacache/-/cacache-13.0.1.tgz",
@@ -1746,6 +1746,53 @@
"unique-filename": "^1.1.1"
}
},
+ "chalk": {
+ "version": "4.1.1",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/chalk/-/chalk-4.1.1.tgz",
+ "integrity": "sha512-diHzdDKxcU+bAsUboHLPEDQiw0qEe0qd7SYUn3HgcFlWgbDcfLGswOHYeGrHKzG9z6UYf01d9VFMfZxPM1xZSg==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "ansi-styles": "^4.1.0",
+ "supports-color": "^7.1.0"
+ }
+ },
+ "color-convert": {
+ "version": "2.0.1",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/color-convert/-/color-convert-2.0.1.tgz",
+ "integrity": "sha512-RRECPsj7iu/xb5oKYcsFHSppFNnsj/52OVTRKb4zP5onXwVF3zVmmToNcOfGC+CRDpfK/U584fMg38ZHCaElKQ==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "color-name": "~1.1.4"
+ }
+ },
+ "color-name": {
+ "version": "1.1.4",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/color-name/-/color-name-1.1.4.tgz",
+ "integrity": "sha512-dOy+3AuW3a2wNbZHIuMZpTcgjGuLU/uBL/ubcZF9OXbDo8ff4O8yVp5Bf0efS8uEoYo5q4Fx7dY9OgQGXgAsQA==",
+ "dev": true,
+ "optional": true
+ },
+ "has-flag": {
+ "version": "4.0.0",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/has-flag/-/has-flag-4.0.0.tgz",
+ "integrity": "sha512-EykJT/Q1KjTWctppgIAgfSO0tKVuZUjhgMr17kqTumMl6Afv3EISleU7qZUzoXDFTAHTDC4NOoG/ZxU3EvlMPQ==",
+ "dev": true,
+ "optional": true
+ },
+ "loader-utils": {
+ "version": "2.0.0",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/loader-utils/-/loader-utils-2.0.0.tgz",
+ "integrity": "sha512-rP4F0h2RaWSvPEkD7BLDFQnvSf+nK+wr3ESUjNTyAGobqrijmW92zc+SO6d4p4B1wh7+B/Jg1mkQe5NYUEHtHQ==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "big.js": "^5.2.2",
+ "emojis-list": "^3.0.0",
+ "json5": "^2.1.2"
+ }
+ },
"source-map": {
"version": "0.6.1",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/source-map/-/source-map-0.6.1.tgz",
@@ -1762,6 +1809,16 @@
"minipass": "^3.1.1"
}
},
+ "supports-color": {
+ "version": "7.2.0",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/supports-color/-/supports-color-7.2.0.tgz",
+ "integrity": "sha512-qpCAvRl9stuOHveKsn7HncJRvv501qIacKzQlO/+Lwxc9+0q2wLyv4Dfvt80/DPn2pqOBsJdDiogXGR9+OvwRw==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "has-flag": "^4.0.0"
+ }
+ },
"terser-webpack-plugin": {
"version": "2.3.8",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/terser-webpack-plugin/-/terser-webpack-plugin-2.3.8.tgz",
@@ -1778,6 +1835,18 @@
"terser": "^4.6.12",
"webpack-sources": "^1.4.3"
}
+ },
+ "vue-loader-v16": {
+ "version": "npm:vue-loader@16.3.0",
+ "resolved": "https://registry.npmjs.org/vue-loader/-/vue-loader-16.3.0.tgz",
+ "integrity": "sha512-UDgni/tUVSdwHuQo+vuBmEgamWx88SuSlEb5fgdvHrlJSPB9qMBRF6W7bfPWSqDns425Gt1wxAUif+f+h/rWjg==",
+ "dev": true,
+ "optional": true,
+ "requires": {
+ "chalk": "^4.1.0",
+ "hash-sum": "^2.0.0",
+ "loader-utils": "^2.0.0"
+ }
}
}
},
@@ -10953,87 +11022,6 @@
}
}
},
- "vue-loader-v16": {
- "version": "npm:vue-loader@16.1.2",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/vue-loader/-/vue-loader-16.1.2.tgz",
- "integrity": "sha512-8QTxh+Fd+HB6fiL52iEVLKqE9N1JSlMXLR92Ijm6g8PZrwIxckgpqjPDWRP5TWxdiPaHR+alUWsnu1ShQOwt+Q==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "chalk": "^4.1.0",
- "hash-sum": "^2.0.0",
- "loader-utils": "^2.0.0"
- },
- "dependencies": {
- "ansi-styles": {
- "version": "4.3.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/ansi-styles/-/ansi-styles-4.3.0.tgz",
- "integrity": "sha512-zbB9rCJAT1rbjiVDb2hqKFHNYLxgtk8NURxZ3IZwD3F6NtxbXZQCnnSi1Lkx+IDohdPlFp222wVALIheZJQSEg==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "color-convert": "^2.0.1"
- }
- },
- "chalk": {
- "version": "4.1.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/chalk/-/chalk-4.1.0.tgz",
- "integrity": "sha512-qwx12AxXe2Q5xQ43Ac//I6v5aXTipYrSESdOgzrN+9XjgEpyjpKuvSGaN4qE93f7TQTlerQQ8S+EQ0EyDoVL1A==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "ansi-styles": "^4.1.0",
- "supports-color": "^7.1.0"
- }
- },
- "color-convert": {
- "version": "2.0.1",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/color-convert/-/color-convert-2.0.1.tgz",
- "integrity": "sha512-RRECPsj7iu/xb5oKYcsFHSppFNnsj/52OVTRKb4zP5onXwVF3zVmmToNcOfGC+CRDpfK/U584fMg38ZHCaElKQ==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "color-name": "~1.1.4"
- }
- },
- "color-name": {
- "version": "1.1.4",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/color-name/-/color-name-1.1.4.tgz",
- "integrity": "sha512-dOy+3AuW3a2wNbZHIuMZpTcgjGuLU/uBL/ubcZF9OXbDo8ff4O8yVp5Bf0efS8uEoYo5q4Fx7dY9OgQGXgAsQA==",
- "dev": true,
- "optional": true
- },
- "has-flag": {
- "version": "4.0.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/has-flag/-/has-flag-4.0.0.tgz",
- "integrity": "sha512-EykJT/Q1KjTWctppgIAgfSO0tKVuZUjhgMr17kqTumMl6Afv3EISleU7qZUzoXDFTAHTDC4NOoG/ZxU3EvlMPQ==",
- "dev": true,
- "optional": true
- },
- "loader-utils": {
- "version": "2.0.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/loader-utils/-/loader-utils-2.0.0.tgz",
- "integrity": "sha512-rP4F0h2RaWSvPEkD7BLDFQnvSf+nK+wr3ESUjNTyAGobqrijmW92zc+SO6d4p4B1wh7+B/Jg1mkQe5NYUEHtHQ==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "big.js": "^5.2.2",
- "emojis-list": "^3.0.0",
- "json5": "^2.1.2"
- }
- },
- "supports-color": {
- "version": "7.2.0",
- "resolved": "https://registry.npmjs.org/supports-color/-/supports-color-7.2.0.tgz",
- "integrity": "sha512-qpCAvRl9stuOHveKsn7HncJRvv501qIacKzQlO/+Lwxc9+0q2wLyv4Dfvt80/DPn2pqOBsJdDiogXGR9+OvwRw==",
- "dev": true,
- "optional": true,
- "requires": {
- "has-flag": "^4.0.0"
- }
- }
- }
- },
"vue-router": {
"version": "3.4.9",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/vue-router/-/vue-router-3.4.9.tgz",
diff --git a/quiz-app/src/App.vue b/quiz-app/src/App.vue
index 78482d496f02a0a14b50e2cafd311c63d8e844f7..6baabd0ca0ff47491667764f7bca4bf1477d79d8 100644
--- a/quiz-app/src/App.vue
+++ b/quiz-app/src/App.vue
@@ -6,6 +6,7 @@
<select v-model="locale">
<option>en</option>
<option>tr</option>
+ <option>fr</option>
</select>
</nav>
<div id="app">
diff --git a/quiz-app/src/assets/translations/fr.json b/quiz-app/src/assets/translations/fr.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec8111c0616c8b7177d9087b327f993611dd04c7
--- /dev/null
+++ b/quiz-app/src/assets/translations/fr.json
@@ -0,0 +1,2811 @@
+[
+ {
+ "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",
+ "quiz": [
+ {
+ "questionText": "Les applications de machine learning sont toutes autour de nous",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "vrai",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Faux",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Quelle est la différence technique entre le ml classique et le deep learning?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "ML classique a été inventé en premier",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "L'utilisation de réseaux de neurones",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Le deep learning est utilisé dans les robots",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Pourquoi une entreprise pourrait-elle vouloir utiliser des stratégies ML?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Pour automatiser la résolution de problèmes multidimensionnels",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Pour personnaliser une expérience de magasinage basée sur le type de client",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Les deux ci-dessus",
+ "isCorrect": "true"
+ }
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "id": 2,
+ "title": "Introduction au machine learning: quiz de validation des connaissances",
+ "quiz": [
+ {
+ "questionText": "Les algorithmes de machine learning sont destinés à simuler",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Des machines intelligentes",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Le cerveau humain",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Des orangutans",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de technique classique de ML?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Le traitement des langues naturelles",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Le deep learning",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Des neural networks",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "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",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Les stratégies ML sont utilisées dans de nombreuses industries et domaines",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Les deux ci-dessus",
+ "isCorrect": "true"
+ }
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "id": 3,
+ "title": "Historique du machine learning: quiz préalable",
+ "quiz": [
+ {
+ "questionText": "Quand approximativement le terme 'intelligence artificielle' a-t-il été inventé ?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "1980s",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "années 1950",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "années 1930",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Qui était l'un des premiers pionniers du machine learning?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Alan Turing",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Bill Gates",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Shakey the Robot",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Quelle est l'une des raisons pour lesquelles l'avancement de l'AI a ralenti dans les années 1970?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Puissance de calcul limitée",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Pas assez d'ingénieurs qualifiés",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Conflits entre pays",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "id": 4,
+ "title": "Historique du machine learning: quiz de validation des connaissances",
+ "quiz": [
+ {
+ "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, dénigration et sous-représentation",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Allocation, qualité de service, stéréophonie, dénigration et sous-représentation",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "id": 6,
+ "title": "Equité et machine learning: quiz de validation des connaissances",
+ "quiz": [
+ {
+ "questionText": "L'injustice dans un modèle peut être causée par",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "dépassement de données historiques",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Sous-solliance sur les données historiques",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Trop d'alignement sur les données historiques",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Pour atténuer l'injustice, tu peux",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Identifier les préjudices et les groupes affectés",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Définir les métriques d'équité",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "à la fois ce qui 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",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "tous les deux",
+ "isCorrect": "true"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Sélectionnez vos données en:",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Entraînement et ensembles de Turing",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Entraînement et ensembles de test",
+ "isCorrect": "true"
+ },
+ {
+ "answerText": "Ensembles de validation et d'évaluation",
+ "isCorrect": "false"
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "questionText": "Une commande commune de démarrer le processus de formation dans diverses bibliothèques ML est la suivante:",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "answerText": "Model.travel",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Model.train",
+ "isCorrect": "false"
+ },
+ {
+ "answerText": "Model.fit",
+ "isCorrect": "true"
+ }
+ ]
+ }
+ ]
+ },
+ {
+ "id": 9,
+ "title": "Introduction à la régression: quiz préalable",
+ "quiz": [
+ {
+ "questionText": "Laquelle de ces variables est une variable numérique?",
+ "answerOptions": [
+ {
+ "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 e4abf6eb9610a16c098ab80731ba8240b3f5791e..85931b8b7330372350bfbfd4fd37c168ef2ae276 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;