LPW-E/1.2.4/1516 — Recruitment for innovation assistant (Q3333061): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item: Edited by the materialized bot - inferring region from the coordinates) |
(Changed label, description and/or aliases in fr, and other parts: Adding French translations) |
||||||||||||||
| label / fr | label / fr | ||||||||||||||
LPW-E/1.2.4/1516 — recrutement assistant d’innovation | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
La qualité des données, la cohérence des données, l’harmonisation des données ainsi que la gestion des données manquantes ont déjà été un sujet important dans l’informatique classique. À l’ère de l’intelligence artificielle, la condition préalable est que les haies de données deviennent de véritables mines d’or. À cet effet, le projet d’innovation fournit les bases les plus importantes en créant un système d’apprentissage pour optimiser la qualité des données grâce au Machine Learning. (French) | |||||||||||||||
| Property / summary: La qualité des données, la cohérence des données, l’harmonisation des données ainsi que la gestion des données manquantes ont déjà été un sujet important dans l’informatique classique. À l’ère de l’intelligence artificielle, la condition préalable est que les haies de données deviennent de véritables mines d’or. À cet effet, le projet d’innovation fournit les bases les plus importantes en créant un système d’apprentissage pour optimiser la qualité des données grâce au Machine Learning. (French) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: La qualité des données, la cohérence des données, l’harmonisation des données ainsi que la gestion des données manquantes ont déjà été un sujet important dans l’informatique classique. À l’ère de l’intelligence artificielle, la condition préalable est que les haies de données deviennent de véritables mines d’or. À cet effet, le projet d’innovation fournit les bases les plus importantes en créant un système d’apprentissage pour optimiser la qualité des données grâce au Machine Learning. (French) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 7 December 2021
| |||||||||||||||
Revision as of 06:20, 7 December 2021
Project Q3333061 in Germany
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | LPW-E/1.2.4/1516 — Recruitment for innovation assistant |
Project Q3333061 in Germany |
Statements
22,560.0 Euro
0 references
48,000.0 Euro
0 references
47.0 percent
0 references
15 October 2019
0 references
15 October 2021
0 references
clarifydata GmbH
0 references
54°19'22.22"N, 10°7'53.22"E
0 references
24103 Kiel
0 references
Datenqualität, Datenkonsistenz, harmonisierte Daten sowie der Umgang mit fehlenden Daten waren in der klassischen Informatik bereits ein großes Thema, im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sind die Grundvoraussetzung damit aus Datenhalden echte Goldminen werden. Hierfür liefert das Innovationsvorhaben die wichtigsten Grundlagen, indem mit Machine Learning ein lernendes System zur Datenqualitätsoptimierung geschaffen wird. (German)
0 references
Data quality, data consistency, harmonised data and the handling of missing data have already been a major issue in classical computer science. In the age of artificial intelligence, the basic prerequisite is that data heaps become real gold mines. For this purpose, the innovation project provides the most important foundations by creating a learning system for data quality optimisation with Machine Learning. (English)
25 October 2021
0 references
La qualité des données, la cohérence des données, l’harmonisation des données ainsi que la gestion des données manquantes ont déjà été un sujet important dans l’informatique classique. À l’ère de l’intelligence artificielle, la condition préalable est que les haies de données deviennent de véritables mines d’or. À cet effet, le projet d’innovation fournit les bases les plus importantes en créant un système d’apprentissage pour optimiser la qualité des données grâce au Machine Learning. (French)
7 December 2021
0 references
Identifiers
DE_TEMPORARY_35706
0 references