Les projets de surveillance continue de la sécurité de l'information (ISCM) peuvent être coûteux et implémenter une utilisation intensive des données et du réseau, ce qui aboutit souvent à une frustration des organisations mondiales. Les approches courantes en matière de surveillance continue requièrent une surcharge d'agents, alourdissent le trafic réseau […]
Partie 5 sur 6 de la série « Repenser la planification des activités numériques » À ce stade de notre série sur la planification des activités numériques, il peut être utile de passer en revue le terrain couvert jusqu'à présent. La planification des activités numériques doit être considérée comme une […]
Trois stratégies axées sur les données pour une meilleure détection des fraudes Caitlin Strickling Si votre entreprise est comme la plupart, vos employés dépensent plus d'argent pour davantage de dépenses et utilisent plus de méthodes de paiement que jamais. Bien que cette augmentation de la flexibilité des employés favorise la […]
L'IIoT a un impact dramatique sur l'industrie automobile. Comment les fabricants, quels qu'ils soient, peuvent-ils tirer parti d'un futur de l'apprentissage automatique et de la détection des anomalies? L'Internet des objets industriel (IIoT) change tout. De la nourriture que nous mangeons aux machines que nous utilisons pour les voitures que […]
Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont récemment mis au point un réseau neuronal qui prédit, avec un niveau de précision relativement élevé, la probabilité qu'une personne souffre de troubles cognitifs. Si cela ne vous dérange pas de parler librement, vous pourriez l'appeler un détecteur de dépression. Ce […]
Lorsque des chercheurs travaillant sur le développement d’un outil d’apprentissage automatique pour détecter les fausses informations ont réalisé qu’il n’y avait pas assez de données pour former leurs algorithmes, ils ont fait la seule chose rationnelle: L'algorithme, développé par des chercheurs de l'Université du Michigan et de l'Université d'Amsterdam, utilise […]
Outliers sont considérés comme des points uniques qui ne font pas partie de 99% des ensembles de données. Les valeurs aberrantes représentent les choses qui sont présentes en dehors de l'expérience normale. Dans cet article, nous verrons comment détecter ces valeurs aberrantes extrêmes dans Tableau Étapes de détection des valeurs […]
