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Comment Peut-on améliorer la profondeur des données d’une base ?

Le 14 juillet 2022 - 7 minutes de lecture

Comment optimiser une base de données SQL Server ?

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Optimiser les requêtes SQL A voir aussi : Comment faire grossir sa base de données ?.

  • Filtrez les données directement via le filtre WHERE et/ou LIMIT, empêchant les applications de le faire.
  • Évitez d’utiliser des clauses de recherche telles que WHERE.

Comment chiffrer une base de données SQL Server ? Le chiffrement des données est basé sur une clé de chiffrement (DEK : Database Encryption Key) enregistrée dans la base de données principale, par exemple sous la forme d’un certificat. Avant de pouvoir configurer le chiffrement dans une base de données, vous devez d’abord définir une clé principale pour obtenir un certificat valide.

Comment optimiser une requête SQL Oracle ?

L’un des principaux moyens d’optimiser votre requête SELECT consiste à vous assurer que vous n’incluez que les colonnes dont vous avez vraiment besoin. Sur le même sujet : Quel oracle pour prédire l’avenir ?. Si possible, évitez d’utiliser SELECT *, car il récupère de grandes quantités de données dont vous n’avez pas besoin.

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Quels sont les types de Big Data ?

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Le Big Data comprend trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Chaque type contient de nombreuses informations utiles que vous pouvez extraire pour les utiliser dans différents projets. Sur le même sujet : Comment Sage devient Sage Saari ?. Les données structurées sont dans un format fixe et sont souvent numériques.

Quels sont les 3 grands principes du Big Data ? Pour mieux comprendre ce qu’est le Big Data, voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.

Quels sont les Big Data ?

En d’autres termes, le Big Data est constitué d’ensembles de données complexes, provenant pour la plupart de nouvelles sources. Ces ensembles de données sont si volumineux que les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent pas les gérer.

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Quelles sont les données collectées par les cookies ?

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Un cookie est un fichier texte qui est déposé sur votre ordinateur lorsque vous visitez un site Internet ou consultez une publicité. Il a pour but de recueillir des informations relatives à votre navigation et de vous adresser des services adaptés à votre terminal (ordinateur, mobile ou tablette).

Quelles données sont collectées ? Par exemple : un nom, une photo, une empreinte digitale, une adresse email, une adresse email, un numéro de téléphone, un numéro de sécurité sociale, un numéro d’immatriculation interne, une adresse IP, un identifiant de connexion informatique, un enregistrement vocal, photo , date de naissance, etc…

Quelles sont les données recueillies par ce site à travers les cookies ?

Les données recueillies sont donc variées. Plus précisément, cette masse d’informations peut permettre aux cookies d’enregistrer votre langue préférée, votre emplacement, votre tranche d’âge, votre historique de recherche ou le type d’appareil que vous naviguez.

Pourquoi les cookies sont nécessaires ?

Les cookies ont de multiples usages : ils peuvent servir à mémoriser votre identifiant client auprès d’un site marchand, le contenu actuel de votre panier, la langue d’affichage du site, un identifiant vous permettant de suivre vos statistiques de navigation ou vos objectifs publicitaires, etc. .

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Comment lutter contre les biais algorithmiques ?

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Combattre les biais algorithmiques Il existe plusieurs manières de lutter contre les biais algorithmiques. Selon TechCrunch, des bases de données partagées et réglementées devraient être créées pour empêcher les individus de manipuler les données.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Il fait simplement référence à des systèmes ou à des machines qui imitent l’esprit humain pour effectuer des tâches d’intelligence artificielle (IA) et peuvent être améliorés en fonction des informations recueillies par itération.

Quels sont les causes des biais les plus courantes d’un système utilisant la technologie algorithmique de l’intelligence artificielle ?

Les biais dans les algorithmes proviennent en fait de deux endroits, pas si différents l’un de l’autre. D’une part, ils proviennent des biais cognitifs des programmeurs qui conçoivent le système, et d’autre part, de la composition et de l’intégrité des données.

Qu’est-ce qu’un biais machine learning ?

Le biais est parfois défini comme la « distance » entre le meilleur modèle dont l’algorithme peut tirer des enseignements et le modèle réel. En machine learning, on cherche généralement un équilibre entre biais et variance pour que ces deux erreurs soient à peu près les mêmes.

Qu’est-ce qu’un biais dans un système d’intelligence artificielle ?

Le terme «biais de l’IA» fait référence à une situation dans laquelle un système d’apprentissage automatique discrimine un groupe particulier de personnes. En général, cette discrimination reflète ce que nous déplorons dans notre société en fonction de la couleur de peau, du sexe, de l’âge ou de la nationalité.

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