Merge pull request #277 from NGO-Algorithm-Audit/feature/structural_edits

Translation edits SDG NL EN

Author: jfparie

content/english/technical-tools/SDG.md

@@ -99,17 +99,17 @@ Try the tool below ⬇️
 
 
 
-<!-- Technical details -->
+<!-- Technical introduction -->
 
-{{< container_open isAccordion="true" title="Technical details – Synthetic data generation" id="technical-introduction" >}}
+{{< container_open isAccordion="true" title="Technical introduction – Synthetic data generation" id="technical-introduction" >}}
 
 <br>
 
 The synthetic data generation tool performs a series of steps:
 
 #### Required preparations by the user:
 The user shoulds prepare the following aspects to synthesize data:
-- <span style="color:#005AA7">Dataset:</span> Should consists of categorical, numerical and/or time data.
+- <span style="color:#005AA7">Dataset:</span> Only categorical, numerical, or time data can be processed. Datasets may contain a maximum of 8 columns, must have a header with column names and do not require an index column.
 - <span style="color:#005AA7">Method:</span> By default, the CART method is used to generate synthetic data. CART generally produces higher quality synthetic data, but might not work well on datasets with categorical variables with 20+ categories. Use Gaussian Copula in those cases.
 - <span style="color:#005AA7">Number of synthetic data points:</span> Number of synthetic data points to be generated by the tool. Due to computational contstraints of browser-based synthetic data generation, the maximum is set to 5.000.
 
@@ -184,8 +184,8 @@ Computing the *disclosure protection metric* for synthetic data. This metric mea
 ##### Step 5. Download:
 The generated synthetic data can de downloaded as csv and as json file. Evaluation of the synthetic data according to the above metrics can be downloaded as a evaluation report in pdf.
 
-#### Documentatie
-Meer documentatie over de tool en onderliggende SDG methoden kunnen worden gevonden op <a href="https://github.com/NGO-Algorithm-Audit/python-synhtpop" target="_blank">Github</a>.
+#### Documentation
+More documentation about the tool and underlying SDG methods can be found on <a href="https://github.com/NGO-Algorithm-Audit/python-synhtpop" target="_blank">Github</a>.
 
 {{< container_close >}}
 

content/nederlands/technical-tools/SDG.md

@@ -99,17 +99,17 @@ Probeer de tool hieronder uit ⬇️
 
 
 
-<!-- Technische details -->
+<!-- Technische introductie -->
 
-{{< container_open isAccordion="true" title="Technische details – Synthetische data generatie" id="technical-introduction" >}}
+{{< container_open isAccordion="true" title="Technische introductie – Synthetische data generatie" id="technical-introduction" >}}
 
 <br>
 
 De tool voor synthetische data generatie doorloopt de volgende stappen:
 
 #### Benodigdheden van de gebruiker:
 De gebruiker dient de volgende aspecten voor te bereiden:
-- <span style="color:#005AA7">Dataset:</span> Moet bestaan uit categorische, numerieke of tijdsdata.
+- <span style="color:#005AA7">Dataset:</span> Alleen categorische, numerieke of tijdsdata kunnen worden verwerkt. Datasets mogen maximaal 8 kolommen bevatten, dienen een header te hebben met kolomnamen en hoeven geen index-kolom te hebben.
 - <span style="color:#005AA7">Methode:</span> Standaard wordt de CART-methode gebruikt om synthetische data te genereren. CART levert doorgaans synthetische data van hoge kwaliteit, maar werkt mogelijk minder goed bij datasets met categorische variabelen met meer dan 20 categorieën. Gebruik in dat geval Gaussian Copula.
 - <span style="color:#005AA7">Aantal synthetische datapunten:</span> Aantal synthetische datapunten die door de tool worden gegenereerd. Vanwege de rekencapaciteit van browser-gebaseerde datageneratie is het maximum ingesteld op 5.000.
 
@@ -182,17 +182,16 @@ De *onthullings beschermings metriek* meet het aandeel synthetische datapunten d
 ##### Step 5. Download:
 De gegenereerde synthetische data kan worden gedownload als csv- en json-bestand. De evaluatie volgens bovenstaande metrics kan als evaluatierapport in pdf worden gedownload.
 
-
-#### Documentation
-More documentation about the tool and underlying SDG methods can be found on <a href="https://github.com/NGO-Algorithm-Audit/python-synhtpop" target="_blank">Github</a>.
+#### Documentatie
+Meer documentatie over de tool en onderliggende SDG methoden kunnen worden gevonden op <a href="https://github.com/NGO-Algorithm-Audit/python-synhtpop" target="_blank">Github</a>.
 
 {{< container_close >}}
 
 
 
 <!-- Web app -->
 
-{{< iframe src="https://local-first-bias-detection.s3.eu-central-1.amazonaws.com/synthetic-data.html?lang=nl" title="Synthetic data generation tool" icon="fas fa-search" id="web-app" height="800px" >}}
+{{< iframe src="https://local-first-bias-detection.s3.eu-central-1.amazonaws.com/synthetic-data.html?lang=nl" title="Synthetische data generatie tool" icon="fas fa-search" id="web-app" height="800px" >}}