[
{
"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 le 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": "L'équité et le 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": "Comparer plusieurs modèles en utilisant des métriques d'équité et de performance",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Choisissez le meilleur modèle pour vos besoins",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Vous aider à décider de ce qui est juste et ce qui ne l'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": "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.",
"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 :",
"answerOptions": [
{
"answerText": "D'apprentissage supervisé",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "D'apprentissage non supervisé",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "D'apprentissage de renforcement",
"isCorrect": "false"
}
]
}
]
},
{
"id": 28,
"title": "Introduction au Clustering: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "La géométrie euclidienne est disposée le long",
"answerOptions": [
{
"answerText": "De plans",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "De courbes",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "De sphères",
"isCorrect": "false"
}
]
},
{
"questionText": "La densité de vos données de clustering est liée à son / 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-means",
"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": "Un bon 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-Means Clustering: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Un diagramme de Voronoi montre:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Une 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 aux 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 Turing d'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était",
"answerOptions": [
{
"answerText": "indiscernable d'un humain",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Pensif",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Les deux ci-dessus",
"isCorrect": "true"
}
]
}
]
},
{
"id": 32,
"title": "Intro aux 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": "Un choix de 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 pour que le bot soit plus efficace?",
"answerOptions": [
{
"answerText": "En le demandant plus de questions.",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "En lui fournissant plus de données et en le formant 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": "Divise le texte au moyen de la ponctuation",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Divise le texte en jetons séparés (mots)",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Divise le 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": "Intégre des mots en phrases",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Intégre 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": "La traduction naïve",
"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, il peut",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Abréger des traductions",
"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": "Pour utiliser `blob.translate` vous avez besoin:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Une connexion Internet",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Un dictionnaire",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "JavaScript",
"isCorrect": "false"
}
]
},
{
"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",
"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 joyeuse ou triste",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Interprétation de sens ou de sentiment sans avoir un humain pour 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 du 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 votre donnée et ses faiblesses 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",
"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": "Voir combien de critiques négatives et positives il y a pour les hôtels à travers le monde",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "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": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz préalable",
"quiz": [
{
"questionText": "La prévision de Time Series est utile pour",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Déterminer les coûts futurs",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Prédire les prix futurs",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Les deux à la fois",
"isCorrect": "true"
}
]
},
{
"questionText": "Une série temporelles 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 temporelles peut être utilisée dans les cas de:",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Prévision de tremblement de terre",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "Vision informatique",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Analyse des couleurs",
"isCorrect": "false"
}
]
}
]
},
{
"id": 42,
"title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [
{
"questionText": "Les tendances de série temporelles sont",
"answerOptions": [
{
"answerText": "des augmentations et des diminutions mesurables au fil du temps",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "La quantification des diminutions au fil du temps",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Des lacunes entre augmentations et diminution au fil du temps",
"isCorrect": "false"
}
]
},
{
"questionText": "Les valeurs aberrantes sont des",
"answerOptions": [
{
"answerText": "Points proches de la variance de données standard",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Points 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 temporelle est la plus utile pour",
"answerOptions": [
{
"answerText": "L'conométrics",
"isCorrect": "true"
},
{
"answerText": "L'histoire",
"isCorrect": "false"
},
{
"answerText": "Les 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"
}
]
}
]
}
]
}]