Interests: Machine learning, Network data analysis, Collaborative recommendation, Algorithmic fairness
Email: pierre.leleux [at] smals.be
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Ingestion van ongestructureerde data: hoe maak je automatisch een graph op basis van tekst?
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Dit artikel gaat in op de manieren waarop een graph kan worden verkregen op basis van tekstuele data, de verschillende soorten graphs die kunnen worden geëxtraheerd en de tools die vaak worden gebruikt.
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
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Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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Ethiek en artificiële intelligentie: hoe een bias meten en corrigeren?
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Dit artikel gaat in op de manier waarop algoritmische bias kan worden gemeten en op de verschillende manieren om deze te corrigeren om eerlijke voorspellingen te genereren.
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Ethique et intelligence artificielle : comment mesurer et corriger un biais ?
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Cet article s’intéresse à la manière dont les biais algorithmiques peuvent être mesurés et corrigés pour générer des prédictions équitables.
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Graphtechnologieën, de toepassingen ervan en tools: een overzicht (deel 2)
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Dit tweede deel is gewijd aan graph databases en aan knowledge graphs, hun verschillen en tools.
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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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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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