Research blog
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Graphtechnologieën, de toepassingen ervan en tools: een overzicht (deel 1)
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Dit eerste deel richt zich op graphs in hun fundamentele wiskundige vorm.
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EU AI Act : La maîtrise de l’IA
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La maîtrise de l’IA ou l’AI literacy en anglais est l’une des premières obligations de l’AI Act à être entrée en vigueur.
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Les technologies graphes, leurs applications et leurs outils: un tour d’horizon (Partie 2)
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Cette seconde partie est consacrée aux bases de données orientées graphe et aux graphes de connaissances.
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Les technologies graphes, leurs applications et leurs outils : un tour d’horizon (Partie 1)
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Cette première partie est consacrée aux graphes dans leur forme mathématique fondamentale.
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Vertrouwelijkheidslabels om gevoelige gegevens beter te beschermen
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In dit artikel leggen we de voordelen van vertrouwelijkheidslabels uit en bekijken we twee gerelateerde standaardisatieovereenkomsten.
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Étiquettes de confidentialité pour mieux protéger les données sensibles
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Dans cet article nous expliquons les avantages des étiquettes de confidentialité et examinons deux accords de normalisation afférents.
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Data quality en geografische gegevens
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Geografische gegevens gebruiken stelt ons in staat om de analyse van gegevenskwaliteit te verbeteren. Een voorbeeld met BeSt Address
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Qualité de données et données géographiques
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Utiliser des données géographiques permet d’améliorer l’analyse de la qualité des données. Un exemple avec BeSt Address
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Data ingestion voor generatieve AI-toepassingen: kernbegrippen
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“Garbage in, garbage out” is een veelgebruikte uitspraak om de impact van data op de resultaten van kunstmatige intelligentiesystemen te beschrijven. Generatieve AI-toepassingen zoals vraag-en-antwoordsystemen vormen geen uitzondering op de regel. De knowledge bases waarop ze vertrouwen om antwoorden te genereren, moeten worden gevoed door een ingestion pipeline die speciaal is toegespitst op dit soort data, die in verschillende vormen…
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Ingestion de données pour les applications d’IA générative: concepts-clés
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« Garbage in, garbage out » c’est la formule consacrée pour décrire l’impact des données sur les résultats des systèmes d’intelligence artificielle. Les applications d’IA génératives telles que les systèmes de questions-réponses ne dérogent pas à la règle. Les bases de connaissances sur lesquelles elles s’appuient pour générer des réponses doivent être alimentées par un pipeline d’ingestion dédié à ce…
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