Typologie van de anomalieën, een kader voor actie: de case van machine learning

Isabelle Boydens(*) en Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team De kwaliteit van een gegeven is de geschiktheid ervan voor gebruik en voor de beoogde doelstellingen (‘fitness for use’) (Boydens, 1999, Boydens 2014). In … Continue reading

Typologie des anomalies, un cadre pour l’action : le cas du machine learning

Isabelle Boydens(*) et Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team La qualité d’une donnée désigne son adéquation aux usages et objectifs visés (« fitness for use ») (Boydens, 1999, Boydens 2014). Dans cet article nous … Continue reading

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 … Continue reading

Géocodage : contourner les lacunes d'OpenStreetMap (partie 2)

Dans notre article précédent, nous présentions les difficultés que nous avons rencontrées dans notre tentative de géocoder (convertir une adresse en coordonnées géographiques, et standardiser cette adresse) avec Nominatim, le géocodeur d'OpenStreetMap. Nous avons aussi évoqué qu'en modifiant légèrement les … Continue reading