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Typologie des anomalies, un cadre pour l’action : le cas du machine learning
La qualité d’une donnée désigne son adéquation aux usages et objectifs visés (« fitness for use ») (Boydens, 1999, Boydens 2014). Dans cet article nous allons voir comment une typologie rigoureuse des anomalies offre un cadre pour l’amélioration de la qualité des données, dans de nombreux domaines, dont le machine learning.
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« PostGIS » – Webinar by Smals Research (sept 27, 2022)
PostGIS : gérer des données géographiques dans PostgreSQL (Nederlandstalige tekst : zie onder) Toutes les institutions possèdent, parfois sans réellement le savoir, des informations géographiques : adresses de citoyens, institutions, localisation d’un chantier, nom de villes/communes ou code postal… Par ailleurs, une mine d’information est disponible en ligne, souvent en open source, permettant d’obtenir les contours d’entités administratives,
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Améliorer le Machine Learning avec des données graphes
Obtenir un crédit auprès d’une banque est parfois un parcours du combattant. Une banque accepte à certaines conditions, une autre rejette la demande, une troisième encore consent à des conditions différentes de la première. Deux personnes ayant le même salaire, les mêmes avoirs en épargne et demandant le même montant peuvent obtenir des réponses différentes.
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Introduction aux systèmes de recommandation
Recommended for you … Customers who bought this item also bought … You may also like … Nous retrouvons fréquemment ces messages lors de nos achats en ligne, quand nous consultons un article sur un site internet, quand nous écoutons de la musique ou que nous regardons un film sur des plateformes de streaming. Les
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Webinar by Smals Research: « GIS Analytics » (mai 05, 2022)
GIS Analytics : Quel potentiel pour les données géographiques ? (Nederlandstalige tekst : zie onder) Toutes les institutions possèdent, parfois sans réellement le savoir, des informations géographiques : adresses de citoyens, institutions, nom de villes/communes ou code postal… Par ailleurs, une mine d’information est disponible en ligne, souvent en open source, permettant d’afficher un fond de carte, d’obtenir
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Natural Language Processing – Calcul de similarité entre deux textes
Une grande quantité de documents est traitée tous les jours dans les administrations. Sans surprise, beaucoup de use cases qui nous sont présentés relèvent du traitement automatique de documents. L’un des besoins exprimé par les clients est de disposer d’un système de filtrage de documents dans le cadre de l’analyse de dossiers. L’implémentation d’un système
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Autocorrélation spatiale : qui se rassemble se ressemble ?
Lorsque l’on s’intéresse à la situation socio-économique d’un pays, on est souvent amené à comparer des indicateurs pour savoir s’ils sont corrélés : existe-t-il une corrélation entre le niveau d’éducation et le revenu ? Entre les taux d’emploi et de criminalité ? Entre le niveau de pollution et la morbidité ? Il peut également être révélateur d’évaluer à quel
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Machine Learning : data quality challenges in the scope of a “fitness for use” (ULB, 18/05/22, 14h, on line)
La prochaine journée FNRS “Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique” aura lieu le 18 mai de 14h à 15h30 en mode on line. Le thème cette année, « Apprentissage automatique (ML) : les challenges de la qualité des données dans la perspective d’une adéquation aux usages », sera présenté par Laurence Dierickx, qui a réalisé sa thèse
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Webinar by Smals Research: Privacy-enhancing technologies for the Public Sector (december 21, 2021)
(texte français : voir ci-dessous) Het wordt voor de overheid steeds makkelijker om grote hoeveelheden persoonsgegevens te verzamelen en te verwerken. Dit creëert enerzijds heel wat opportuniteiten maar tegelijkertijd moet echter rekening gehouden worden met de privacy van de burger, wat een juridische basis vindt in de GDPR. Met traditionele aanpakken en technologieën kan het
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Data Quality Tools : retours d’expérience et nouveautés
Isabelle Boydens(*), Isabelle Corbesier(**) et Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team La problématique de la qualité des données (ou “fitness for use“, adéquation aux usages) est maintenant reconnue au plan international comme étant un facteur de succès à prendre en compte dans tout projet impliquant des bases
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