course/pr_1213/pt/chapter5/8.md

# Questionário de fim de capítulo

Este capítulo cobriu muita coisa! Não se preocupe se você não entendeu todos os detalhes; os próximos capítulos o ajudarão a entender como as coisas funcionam.

Antes de prosseguir, vamos testar o que você aprendeu neste capítulo.

### 1. A função `load_dataset()` em 🤗 Datasets permite carregar um dataset de qual dos seguintes locais?

data_files de load_dataset() para carregar conjuntos de dados localmente.",
			correct: true
		},
		{
			text: "Do Hugging Face Hub",
			explain: "Correto! Você pode carregar conjuntos de dados no Hub fornecendo o ID do conjunto de dados, por exemplo, load_dataset('emotion').",
			correct: true
		},
		{
			text: "De um servidor remoto",
			explain: "Correto! Você pode passar URLs para o argumento data_files de load_dataset() para carregar arquivos remotos.",
			correct: true
		},
	]}
/>
### 2. Suponha que você carregue uma das tarefas GLUE da seguinte forma:

```py
from datasets import load_dataset

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

Qual dos seguintes comandos produzirá uma amostra aleatória de 50 elementos do `conjunto de dados`?

dataset.sample(50)",
			explain: "Isso está incorreto -- não há método Dataset.sample()."
		},
		{
			text: "dataset.shuffle().select(range(50))",
			explain: "Correto! Como você viu neste capítulo, você primeiro embaralha o conjunto de dados e depois seleciona as amostras dele.",
			correct: true
		},
		{
			text: "dataset.select(range(50)).shuffle()",
			explain: "Isso está incorreto - embora o código seja executado, ele embaralha apenas os primeiros 50 elementos do conjunto de dados."
		}
	]}
/>

### 3. Suponha que você tenha um conjunto de dados sobre animais domésticos chamado `pets_dataset`, que tem uma coluna `name` que denota o nome de cada animal. Qual das seguintes abordagens permitiria filtrar o conjunto de dados para todos os animais de estimação cujos nomes começam com a letra "L"?

pets_dataset.filter(lambda x : x['name'].startswith('L'))",
			explain: "Correto! Usar uma função lambda do Python para esses filtros rápidos é uma ótima ideia. Você consegue pensar em outra solução?",
			correct: true
		},
		{
			text: "pets_dataset.filter(lambda x['name'].startswith('L'))",
			explain: "Isso está incorreto -- uma função lambda assume a forma geral lambda *arguments* : *expression*, então você precisa fornecer argumentos neste caso."
		},
		{
			text: "Criar uma função assim def filter_names(x): return x['name'].startswith('L') e executa-la pets_dataset.filter(filter_names).",
			explain: "Correto! Assim como com Dataset.map(), você pode passar funções explícitas para Dataset.filter(). Isso é útil quando você tem alguma lógica complexa que não é adequado para uma função lambda curta. Qual das outras soluções funcionaria?",
			correct: true
		}
	]}
/>

### 4. O que é mapeamento de memória?

### 5. Quais dos seguintes são os principais benefícios do mapeamento de memória?

### 6. Por que o código a seguir falha?

```py
from datasets import load_dataset

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

IterableDataset.",
			explain: "Correto! Um IterableDataset é um gerador, não um contêiner, então você deve acessar seus elementos usando next(iter(dataset)).",
			correct: true
		},
		{
			text: "O conjunto de dados allocine não tem uma divisão train.",
			explain: "Isso está incorreto - confira o cartão de conjunto de dados [allocine](https://huggingface.co/datasets/allocine) no Hub para ver quais divisões ele contém."
		}
	]}
/>

### 7. Quais dos seguintes são os principais benefícios de criar um cartão de conjunto de dados?

### 8. O que é pesquisa semântica?

### 9. Para pesquisa semântica assimétrica, você geralmente tem:

### 10. Posso usar 🤗 Datasets para carregar dados para uso em outros domínios, como processamento de fala (audios)?

conjunto de dados MNIST no Hub para um exemplo de visão computacional."
		},
		{
			text: "Sim",
			explain: "Correto! Confira os desenvolvimentos interessantes com fala e visão na biblioteca 🤗 Transformers para ver como 🤗 Datasets é usado nesses domínios.",
			correct : true
		},
	]}
/>