# Quiz de final de capitol[[end-of-chapter-quiz]]

Acest capitol a acoperit o mulțime de subiecte! Nu vă faceți griji dacă nu ați înțeles toate detaliile; capitolele următoare vă vor ajuta să înțelegeți cum funcționează lucrurile mai aprofundat.

Înainte de a trece mai departe, totuși trebuie să testăm ce ați învățat în acest capitol.

### 1. Funcția `load_dataset()` din 🤗 Datasets vă permite să încărcați un dataset din care dintre următoarele locații?

load_dataset('emotion').",
            correct: true
        },
        {
            text: "Un server remote",
            explain: "Corect! Puteți trece URL-uri ca argument al `data_files` al `load_dataset()` pentru a încărca fișiere remote.",
            correct: true
        },
    ]}
/>

### 2. Presupunem că încărcați una dintre sarcinile GLUE astfel:

```py
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train")
```

Care dintre următoarele comenzi va produce un exemplu aleatoriu de 50 de elemente din `dataset`?

dataset.sample(50)",
            explain: "Acest lucru este incorect -- nu există o metodă `Dataset.sample()`."
        },
        {
            text: "dataset.shuffle().select(range(50))",
            explain: "Corect! Așa cum ați văzut în acest capitol, mai întâi faceți shuffle datasetului și apoi selectați exemplele din el.",
            correct: true
        },
        {
            text: "dataset.select(range(50)).shuffle()",
            explain: "Acest lucru este incorect -- deși codul va rula, va amesteca doar primele 50 de elemente din setul de date."
        }
    ]}
/>

### 3. Presupunem că aveți un set de date despre animale de companie numit `pets_dataset`, care are o coloană `name` care denotă numele fiecărui animal de companie. Care dintre următoarele abordări v-ar permite să filtrați setul de date pentru toate animalele de companie ale căror nume încep cu litera "L"?

pets_dataset.filter(lambda x : x['name'].startswith('L'))",
            explain: "Corect! Utilizarea unei funcții lambda python pentru aceste filtre rapide este o idee grozavă. Vă puteți gândi și la o altă soluție?",
            correct: true
        },
        {
            text: "pets_dataset.filter(lambda x['name'].startswith('L'))",
            explain: "Acest lucru este incorect -- o funcție lambda are forma generală lambda *arguments* : *expression*, deci trebuie să furnizați argumente în acest caz."
        },
        {
            text: "Creați o funcție ca def filter_names(x): return x['name'].startswith('L') și rulați pets_dataset.filter(filter_names).",
            explain: "Corect! La fel ca și cu Dataset.map(), puteți trece funcții explicite la Dataset.filter(). Acest lucru este util atunci când aveți o logică complexă care nu este potrivită pentru o funcție lambda. Care dintre celelalte soluții ar mai funcționa?",
            correct: true
        }
    ]}
/>

### 4. Ce este memory mapping?

### 5. Care sunt principalele beneficii ale memory-mapping?

### 6. De ce codul următor eșuează?

```py
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("allocine", streaming=True, split="train")
dataset[0]
```

IterableDataset.",
            explain: "Corect! Un IterableDataset este un generator, nu un container, deci ar trebui să accesați elementele sale utilizând next(iter(dataset)).",
            correct: true
        },
        {
            text: "Datasetul allocine nu are o un split train.",
            explain: "Acest lucru este incorect -- consultați cardul datasetului allocine de pe Hub pentru a vedea ce splituri conține."
        }
    ]}
/>

### 7. Care sunt principalele beneficii ale creării unui dataset card?

### 8. Ce este căutarea semantică?

### 9. Pentru căutarea semantică asimetrică, de obicei aveți:

### 10. Pot utiliza 🤗 Datasets pentru a încărca date pentru utilizare în alte domenii, cum ar fi speech processing?

MNIST de pe Hub pentru a vedea un exemplu de computer vision."
        },
        {
            text: "Da",
            explain: "Corect! Consultați dezvoltările interesante cu privire la speech și vision în biblioteca 🤗 Transformers pentru a vedea cum 🤗 Datasets este utilizat în aceste domenii.",
            correct: true
        },
    ]}
/>