Vertaling van "données elles peuvent être " (Frans → Nederlands) :

Pourquoi maintenant ? Parce que des choses peuvent être élaborées, telles que les drones, les médicaments, et la collecte de données. Elles peuvent être élaborées par plus de gens suivant des méthodes bon marché dans des buts bénéfiques. Et comme on le sait grâce aux informations, elles peuvent être utilisées dans des buts dangereux.
Waarom nu? Omdat dingen zoals drones kunnen worden bedacht, en medicijnen, en gegevensinzameling. Dat kan door meer en meer mensen en goedkoper voor goede doelen. Zoals we uit het nieuws weten, kunnen ze voor gevaarlijke doeleinden worden gebruikt.

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.

Le plus effrayant dans tout ça, c'est que désormais nos données sont éternelles, donc vos données peuvent vous survivre, et elles le feront.
Het beangstigende ervan is dat die gegevens eeuwig blijven bestaan. Je gegevens kunnen en zullen je overleven.

Leurs données pourront ensuite être utilisées pour comprendre les diversités géographique et génétique qui nous permettront de comprendre les modifications immunologiques qu'elles impliquent et les types de réactions qu'elles peuvent causer.
De data hiervan kan dan gebruikt worden om de geografische en genetische verscheidenheid te begrijpen, en vervolgens om ons te helpen begrijpen hoe deze immunologisch worden gewijzigd, en welk type reacties ze veroorzaken.

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.

Ce sont des infirmières indiennes qui apprennent à utiliser des PDA pour accéder à des bases de données qui contiennent des informations auxquelles elles ne peuvent pas accéder de chez elles.
Dit zijn Indische verpleegsters die leren hoe ze PDA's moeten gebruiken om toegang te krijgen tot databases met informatie waartoe ze thuis geen toegang hebben, op afstand.

La nouvelle génération d'appareils d'auto-contrôle high-tech (qui mesurent la fréquence cardiaque, le sommeil, le nombre de pas par jour) peuvent sembler destinés aux athlètes de haut-niveau. Mais Talithia Williams, une statisticienne, démontre de façon convaincante que nous devrions mesurer et enregistrer quelques données de notre corps tous les jours - car s'approprier ses propres données peut nous en apprendre davantage que tout ce que nos médecins peuvent savoir.
De nieuwe generatie van high-tech self-monitors (het meten van hartslag, slaap, stappen per dag) lijkt vooral geschikt voor wedstrijdatleten. Maar Talithia Williams, een statisticus, vindt dat juist iedereen, elke dag, de eenvoudige gegevens van zijn lichaam zou moeten meten en registreren - omdat onze eigen data wellicht meer kunnen onthullen dan onze artsen.

Et elle se posent sur la fleur. Elle mettent leur langue, qui s'appelle un proboscis, et elles boivent de l'eau sucrée. Maintenant elle boit un verre d'eau qui pour vous et moi est grand comme ça, elle va faire ça trois fois, et puis s'envoler. Et parfois elles apprennent à ne pas aller vers le bleu, mais à aller là où les autres abeilles vont. Donc elles se copient les unes les autres. Elles peuvent compter jusqu'à cinq. Elles peuvent reconnaître des visages.
En ze landen op de bloem. Ze steken hun tong er in, de proboscis zoals die heet, en ze drinken suikerwater. Nu drinkt ze een glas of water wat er voor ons ongeveer zo groot uit zou zien, en dat doet ze drie keer, en daarna vliegt ze weg. Soms leren ze ook om niet naar de blauwe bloemen te gaan, maar om dezelfde plek op te zoeken als de andere bijen. Dus ze doen elkaar na. Ze kunnen tot vijf tellen. Ze kunnen gezichten herkennen.

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.

Il a utilisé un slide de ce type. Derrière cette présentation il avait plein de données. Les données c'est terne, carré, ennuyeux... C'est l'image que nous en avons, n'est-ce pas ? Car les données ne peuvent pas être utilisées naturellement tel quel. Mais en réalité les données influencent en grande partie nos vies. Cela arrive quand quelqu'un prend ces données et crée quelque chose avec.
Hij toonde een dia die een beetje op deze lijkt. Deze was gebaseerd op alle data. OK, data is bruin, hoekig en saai, en dat vinden wij ervan, hè? Want data kun je niet altijd afzonderlijk gebruiken. Maar toch wordt enorm veel in ons leven door data gestuurd, doordat iemand die data pakt en er iets mee doet.