Intégration et nettoyage des données: Compilation d'experts et reconnaissance des entités

Cette séance de cours aborde des sujets liés à l'intégration et au nettoyage des données, en mettant l'accent sur l'appariement d'experts et la reconnaissance des entités. Il traite des paramètres d'évaluation officiels, des modèles permettant d'identifier des experts appariés et de la généralisation sur de nouveaux domaines. En outre, il explore les performances et l'évolutivité de la découverte des connaissances au moyen de requêtes déclaratives comportant des agrégats, de la parallélisation de bout en bout des tâches pour la résolution d'entités sur des données dynamiques, la résolution d'entités actives variationnelles rentable et l'automatisation du développement de modèles d'appariement d'entités. La séance de cours se penche également sur la gestion des données de flux, la décomposition des tenseurs, la factorisation robuste des flux de tenseurs du monde réel, la détection de la dérive conceptuelle et les croquis pour filtrer les éléments froids dans les flux de données à grande vitesse.