Fix small typos (#173)

* Fix small typo

* Update README.md

Author: teodositashev

08-lambdas-and-stream-api/lab/README.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 Това поражда необходимостта от разработването на сложни системи и алгоритми за откриване на измами, които надеждно да гарантират сигурността и доверието в електронните финансовите операции.
 
-Откриването на измами (*fraud detection*) е свързано с анализ на риска и идентифицирането на *подозрителни* финансови транзакции: това са транзакции, чиито характеристики ги определят като "отклонения" (*outliers*), т.е. като значително различаващи се от останалите транзакции в един поток или набор от данни. Тези отклонения (*аномалии*) се откриват автиматично и задействат детайлното им разглеждане от човек.
+Откриването на измами (*fraud detection*) е свързано с анализ на риска и идентифицирането на *подозрителни* финансови транзакции: това са транзакции, чиито характеристики ги определят като "отклонения" (*outliers*), т.е. като значително различаващи се от останалите транзакции в един поток или набор от данни. Тези отклонения (*аномалии*) се откриват автоматично и задействат детайлното им разглеждане от човек.
 
 Тази седмица ще приложим знанията си за работа с файлове, входно-изходни потоци, ламбда изрази и Java Stream API-то, за да създадем **Fraud Detector**, който ще изчислява риска, анализирайки финансови транзакции на потребители (акаунти). Анализът ще се базира на реален *dataset*, съдържащ данни за над 2,500 финансови транзакции, който е взет от [kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/valakhorasani/bank-transaction-dataset-for-fraud-detection), онлайн платформата за machine learning и data science на Google. Понеже оригиналният dataset съдържа някои колони, които няма да ни трябват за задачата, сме ги премахнали, като може да свалите обработения файл от [тук](./resources/dataset.csv).
 
@@ -119,7 +119,7 @@ public enum Channel {
 
 ## Правила за изчисляване на риска
 
-Ще създадем множество правила, чрез които ще оценяваме риска на базата на аномалии в транакциите на дадения акаунт. Всяко правило се характеризира с *праг*, който го задейства (прави приложимо) и относително *тегло*, с което участва в изчислението на риска. Теглото е число в интервала [0.0, 1.0], а сумата от теглата на всички правила трябва да е 1.0.
+Ще създадем множество правила, чрез които ще оценяваме риска на базата на аномалии в транзакциите на дадения акаунт. Всяко правило се характеризира с *праг*, който го задейства (прави приложимо) и относително *тегло*, с което участва в изчислението на риска. Теглото е число в интервала [0.0, 1.0], а сумата от теглата на всички правила трябва да е 1.0.
 
 1. **FrequencyRule**: Оценява риска на базата на *честота на транзакциите*, т.е. броят им в определен времеви прозорец.
    - Праг: брой транзакции в рамките на времевия прозорец.