Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Explore les techniques de manipulation des données, la détection des erreurs, les dépendances fonctionnelles, les contraintes de déni et la temporalité des données.
Couvre la croissance exponentielle des données, les défis dans la technologie de traitement, la variété des données, le nettoyage, le traitement approximatif des requêtes, l'analyse multi-requêtes et le traitement hybride des transactions.
Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
Se penche sur l'utilisation des systèmes d'information géographique dans les interventions d'urgence, en soulignant l'importance de données géographiques précises et accessibles.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Explore les techniques de nettoyage axées sur les requêtes pour les contraintes de déni dans les bases de données, en mettant l'accent sur les stratégies de relaxation et l'efficacité de nettoyage.
