Vertaling van "données différents toute une palette de systèmes " (Frans → Nederlands) :

Ils utilisaient aussi des formats de données différents. Toute une palette de systèmes de documentation différents. Donc, avec toute cette diversité, si je voulais y créer quelque chose en prenant un morceau à droite, un morceau à gauche, je devais à chaque fois me connecter à une nouvelle machine, je devais apprendre à utiliser un nouveau logiciel, et l'information que je voulais était dans un nouveau format de données.
Met allerlei verschillende dataformaten. Allerlei soorten van documentatiesystemen. Als ik in die verscheidenheid wilde uitvissen hoe je iets kon opbouwen uit een beetje van het een en een beetje van het ander, moest ik telkens verbinding zoeken met een nieuwe machine, leren hoe ik een nieuw programma moest starten, en dan vond ik de informatie die ik zocht in een nieuw dataformaat.

Il vous montrera le PIB par habitant, la population, la longévité, C’est à peu près tout. Trois ensembles de données pour chaque pays. Trois ensembles de données. Trois ensembles de données, ce n'est rien. Je veux dire, regardez ce graphique. Il a été réalisé par le physicien Cesar Hidalgo. Il travaille au MIT. Vous ne pourrez pas y comprendre quoi que ce soit mais voilà à quoi ça ressemble. Cesar a parcouru la base de données de plus de 5000 produits différents, et il a utilisé les techniques d'analyse de réseau pour interroger cette base de données et pour représenter graphiquement les relations entre les différents produits. C'est un travail absolument merveilleux. Vous voyez toutes ces interconnexions, toutes ces interdépendances.
Hij zal je het bbp per hoofd van de bevolking laten zien, bevolking, levensduur, dat is het zo'n beetje. Dus drie soorten gegevens voor elk land - drie soorten gegevens. Drie soorten gegevens stelt niets voor. Ik bedoel, kijk eens naar deze grafiek. Hij werd gemaakt door de natuurkundige Cesar Hidalgo. Cesar is verbonden aan het MIT. Je zult er geen woord van begrijpen. Dit is hoe hij eruit ziet. Cesar heeft de database van meer dan 5000 verschillende producten doorgeploegd met technieken zoals netwerkanalyse om de database te ondervragen en grafieken te maken van de relaties tussen de verschillende producten. Het is prachtig, prachtig werk. Hij toont al die onderlinge verbindingen, al die onderlinge relaties.

Il y a tout un tas de possibilités de connectique comme des Legos que vous pouvez utiliser pour saisir, dans la vraie vie, dans le monde réel, des éléments comme les tremblements, la démarche l'enjambée, et tout ce genre de choses. Le problème, c'est que notre compréhension des chutes, aujourd'hui, comme celle de Mimi, s'établit avec des études étatiques que vous recevez par courrier 3 mois après que vous soyez tombé. et dans lesquelles on vous demande : Que faisiez-vous lorsque vous êtes tombé ? Si c'est ça la pointe de la technologie. Mais avec un instrument comme Shimmer, ou avec ce que nous appelons le Tapis Volant, dans lequel nous avons implanté des capteurs et des systèmes de caméra que nous avons récupérés de la médecine du sport nous les introduisons pour la première fois dans ces 600 foyers afin de collecter de véritables données sur la mécanique du mouvement pour identifier quels sont les changements subtiles qui sont sur le point de se produire et qui peuvent nous montrer que Maman encourt un risque de chute important. Et la plupart du temps nous pouvons faire deux interventions, et revoir les interactions médicamenteuses. Je suis un chercheur qualitatif, mais lorsque je regarde ces flux de données qui parviennent de ces foyers, je peux analyser ces données et vous dire le jour où un docteur leur a prescrit quelque-chose que personne d'autre ne savait qu'ils prenaient. Parce que nous pouvons voir les changements dans leur modèle personnel. D'accord ?
Er zitten allerlei soorten van plug and play op. Een soort lego waarmee je overal, in de echte wereld, dingen zoals tremor, manier van lopen, paslengte en dat soort dingen kan registreren. Het probleem voor ons begrijpen van vallen is dat je, net als bij Mimi, drie maanden nadat je viel, een enquêteformulier van de Staat in je e-mail vindt. Met de vraag : Wat was je aan het doen toen je viel? Dat is de huidige stand van de techniek. Maar met iets als de Shimmer, of met iets dat we het Magic Carpet noemen, met geïntegreerde sensoren in tapijt of op camera gebaseerde systemen die we ontleenden aan de sportgeneeskunde, beginnen we voor de eerste keer in die 600 oudere huishoudens werkelijke kinematische bewegingsgegevens verzamelen. Zo kunnen we begrijpen wat de subtiele veranderingen zijn, die kunnen aantonen dat mams risico loopt om te vallen. Meestal kunnen we dan het probleem oplossen met een paar interventies, door de medicijnen wat aan te passen. Ik ben kwalitatief onderzoeker, maar als ik kijk naar de datastromen uit deze woningen, kan ik je vertellen op welke dag een arts iets heeft voorgeschreven waarvan niemand anders afwist. Omdat we de veranderingen in hun patronen in het huishouden zien. Niet?

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

Dans les données du New Jersey, c'est différent parce qu'elles ne concernent pas que les collisions avec décès, mais toutes les collisions enregistrées dans le New Jersey. Il s'avère qu'il y a 10% de différence dans les blessures, mais généralement ce sont des blessures mineures. Maintenant, ce qui est intéressant, je devrais dire cela pour dégager toute responsabilité, il y a une littérature médicale qui est difficile à résoudre avec ces autres données qui suggère que les sièges auto sont radicalement meilleurs.
De gegevens uit New Jersey zijn anders omdat ze niet alleen dodelijke ongevallen, maar alle crashes in New Jersey vermelden. Het blijkt dat er een verschil van 10% in verwondingen is, maar over het algemeen zijn het lichte verwondingen. Nu, wat interessant is -- ik moet dit vermelden als disclaimer -- Er is medische literatuur die heel moeilijk te rijmen is met deze gegevens van andere oorsprong, en die suggereert dat autostoeltjes dramatisch beter zijn.

Nous sommes constamment bombardés d'histoires sur la quantité de données dans le monde, mais quand il s'agit de mégadonnées et des défis pour les interpréter, la taille n'est pas tout. Il y a aussi la vitesse à laquelle elles bougent, et la grande variété des types de données. Voici juste quelques exemples : des images, des textes, des vidéos, des sons. Ce qui unifie ces différents types de données, c'est qu'elles sont créées par des personnes et qu'elles nécessitent un contexte.
We worden overstelpt met verhalen over hoeveel data er in de wereld is, maar als het om grote datasets gaat en de uitdaging om deze te interpreteren, dan is afmeting niet het enige dat telt. Ook de snelheid waarmee het zich ontwikkelt en de variëteit van de gegevens. Hier zijn wat voorbeelden: Beelden, tekst, video, audio. Gemeenschappelijk aan deze verschillende data is dat ze door mensen gemaakt zijn en dat ze context nodig hebben.

Et si notre cerveau a pris tant d’ampleur c'est surtout parce qu'il a acquis une nouvelle « pièce », le lobe frontal et plus particulièrement une région appelée le cortex préfrontal. Qu’accomplit pour nous le cortex préfontal qui puisse justifier la restructuration complète du crâne humain en une fraction de temps évolutionnaire? Il s'avère que le cortex préfontal accomplit un tas de choses, mais l'une des plus importantes est la simulation d’expériences. Les pilotes d'avion s'entraînent sur des simulateurs de vols pour éviter les erreurs lors de vols réels. L’être humain possède cette merveilleuse adaptation qui lui permet de simuler mentalement ce qu’il projette faire dans la vie réelle. C'est une prouesse qu'aucun de nos ancêtres ne pouvait accomplir et qu'aucun autre animal ne fait aussi bien que nous. C'est une adapation extraordinaire. Tout comme la préhension, se déplacer sur deux jambes et le langage, c’est l’une des choses qui a fait descendre notre espèce de l’arbre pour la conduire au centre commercial. Et....(rire)---nous l’avons tous fait. Bien sûr, Ben & Jerry's n'a pas de glace au foie et à l'oignon. Ce n'est pas parce qu'ils en ont testé et fait «Beurk!». C'est parce que sans quitter son fauteuil, on peut simuler cette saveur et faire «Beurk!». Faisons un diagnostique rapide avant de poursuivre. Voyons comment fonctionnent nos simulateurs d'expériences. Je vous invite maintenant à envisager deux versions du futur. Essayez de les simuler et dites-moi laquelle vous préféreriez. L'une est de gagner à la loto. Disons, 314 millions de dollars. Et l'autre est de devenir paraplégique. Pensez-y un moment. Vous ne croyez probablement pas avoir à y réfléchir longuement. Chose intéressante, il existe des données sur ces deux groupes de gens qui illustrent leur niveau de bonheur. Voici ce à quoi vous vous attendez, non? Mais ça, ce ne sont pas les données. Je les ai fabriquées! Voici les données réelles. Vous avez échoué le test et vous n'en êtes qu'au débu ...
Een van de hoofdredenen dat ons brein zo groot is geworden, is dat het een nieuw deel heeft gekregen, genaamd de frontaalkwab. In het bijzonder een deel dat de prefrontale cortex heet. Wat doet de prefrontale cortex voor jou, dat het de totale herziening rechtvaardigt van de architectuur van de menselijke schedel in een oogwenk van de evolutionaire tijd? Het blijkt dat de prefrontale cortex veel dingen doet, maar een van de belangrijkste dingen is dat het een 'ervaringsvoorspeller' is. Piloten oefenen in vliegsimulatoren, zodat ze geen fouten maken in echte vliegtuigen. Mensen hebben de geweldige aanpassing dat ze reële ervaringen in hun hoofd kunnen hebben voordat ze deze in het echte leven gaan uitproberen. Dit is een truc die geen van onze voorouders kon, en dat geen enkel ander dier kan doen zoals wij dat kunnen. Het is een geweldige aanpassing. Het staat bovenaan in de lijst met de opponeerbare duim, rechtop staan en taal als een van de dingen die onze soort uit de bomen heeft gekregen en de winkelcentra in. (Gelach) Jullie doen dit allemaal. Ik bedoel... Ben en Jerry's heeft geen lever-en-ui-ijs. Dat is niet omdat ze daarvan wat hebben opgeklopt, proefden en Bah zeiden. Dat is omdat, zonder uit je luie stoel te hoeven opstaan, je de smaak kunt simuleren en bah zegt voordat je het maakt. Laten we een snelle diagnose stellen voordat ik verder ga met de rest van het gesprek. Laten we eens kijken hoe je ervaringsvoorspellers werken. Hier zijn twee verschillende toekomstbeelden. Ik nodig jullie uit ze te beschouwen. Probeer ze je voor te stellen en me te vertellen welke je denkt dat je voorkeur heeft. De ene is het winnen van de loterij. Dit is ongeveer 250 miljoen euro. En de ander is het krijgen van een dwarslaesie. Denk er maar even over na. Je hebt waarschijnlijk niet het idee dat je hier over na hoeft te denken. Interessant genoeg, zijn er gegevens over deze twee groepen mensen, gegevens over hoe gelukkig ze zijn. En dit is precies wat je had verwacht, niet wa ...

Nos voitures vont trés rapidement commencer à se conduire toutes seules ce qui signifie que nous aurons besoin de moins de chauffeurs routiers. Siri et Watson seront bientôt connectés ce qui nous permettra de faire faire par des machines une bonne partie du travail actuel des centres d'appel et des spécialistes en diagnostic et solutions. R2D2 est déjà là, peint en orange ; il travaille déjà pour nous à transporter des palettes dans des hangars, ce qui signifie qu'on a besoin de moins de personnel dans ces mêmes rayons. Bien. Cela fait près de deux cents ans qu'on annonce exactement ce que je suis en train de vous dire : que l'ère du chômage technologique approche. Les Luddites brisaient des métiers à tisser en Grande-Bretagne il y a déjà deux siècles. Or, ces prédictions étaient fausses. Les économies de nos pays développés ont bénéficié d'un quasi plein emploi. Ce qui nous amène à une question cruciale : qu'est-ce qui fait la différence cette fois-ci, si différence il y a ?
Weldra gaan onze auto’s zichzelf besturen. Dus gaan we minder vrachtwagenchauffeurs nodig hebben. We gaan Siri met Watson combineren en dat gebruiken voor het automatiseren van veel werk dat nu nog gedaan wordt door onderhoudspersoneel, probleemoplossers en diagnostici. R2D2 hebben we al oranje geverfd en hem aan het werk gezet om rekken rond te rijden in magazijnen. Dat zijn een hoop minder mensen die daar heen en weer moeten lopen. Al ongeveer 200 jaar lang vertellen mensen precies wat ik nu zeg: het tijdperk van technologische werkloosheid komt eraan. Het begon met de Luddieten die zowat twee eeuwen geleden weefgetouwen stuksloegen in Groot-Brittannië. Ze hadden het bij het verkeerde eind. Onze economieën in de ontwikkelde wereld opereerden met een haast volledige tewerkstelling. Dat roept de cruciale vraag op: waarom zou het dit keer anders zijn?

Et laissez moi juste en mentionner deux, rapidement. L'une, tirée du domaine de l'ingénierie, et l'autre du domaine clinique. Dans la perspective de l'ingénierie, nous pouvons nous demander, puisque nous savons que le mouvement est si important pour le système visuel humain si nous pouvons utiliser cela comme recette pour construire des systèmes de vision sur des machines qui peuvent apprendre par elles-mêmes, qui n'ont pas besoin d'être programmées par un programmateur humain. Et c'est ce que nous essayons de faire. Je suis au MIT, au MIT vous devez appliquer tout connaissance fondamentale que vous acquérez. Alors nous sommes en train de créer Dylan, qui est un système informatique avec le but ambitieux de recueillir les données visuelles du même genre que ceux qu'un enfant humain recevrait, et de découvrir de façon autonome quels sont les objets dans ces données visuelles.
Laat me er snel twee noemen. Eén komt uit de techniek en de andere uit de kliniek. Vanuit de invalshoek van de techniek kunnen we vragen: gegeven dat we weten dat beweging zo belangrijk is voor de menselijke verwerking van zicht, kunnen we dit als voorbeeld gebruiken voor het maken van toestellen met een zichtsysteem dat zelf kan leren zonder dat het geprogrammeerd hoeft te worden door een mens? En dat is wat we trachten te doen. Ik zit bij MIT, en daar moet je alle kennis die je opdoet toepassen. Daarom maken we Dylan. Dat is een computationeel systeem met het vooruitstrevende doel visuele invoer te gebruiken van het soort dat menselijke kinderen krijgen en het onafhankelijk te laten ontdekken wat de voorwerpen zijn in die invoer die het ziet.

Bientôt, nous utiliserons les systèmes de grille informatique pour faire un peu tout, comme l'ajustement de données, et tout ce qui concerne les données.
We zullen binnenkort met behulp van grid-computing vrijwel alles doen, zoals aanpassen van de gegevens en alles dat samengaat met die data.