Dans la première partie de cette série d’articles de blog, nous avons présenté un scénario d’utilisation sur la façon dont le machine learning peut contribuer à améliorer les opérations policières. Notre prochain exemple nous emmène à Londres pour découvrir les travaux de Paul McDonough et Shashank Raina du NCC Group.
Imaginons que nous puissions utiliser la technologie pour rendre le monde meilleur, avec moins de violence et de criminalité. La prédiction et la prévention de la criminalité sont certainement liées à cela. L’IA et le ML peuvent être utiles de différentes manières.
Dans le contexte actuel, et avec la pression que subissent le personnel médical et les hôpitaux en général, l'accès à l'information n'a jamais été aussi critique. Il est devenu indispensable d’optimiser le traitement des examens, alerter et notifier en temps réel, ajouter de l’intelligence dans les traitements à l’aide du machine learning et assurer l’accessibilité et la mobilité des données les plus critiques, via une interface ergonomique et rapide.
Imaginez un système d’IA capable d’identifier les oiseaux qui vous entourent grâce à leur chant. C’est ce qu’a inventé le Splunker Philipp Drieger, comme il nous l’explique dans cet article.
La création de données explose : en 2020, on estime que 1,7 Mo de données seront générés chaque seconde pour chaque personne sur terre. C'est là que le data streaming devient essentiel dans le cycle de vie de l'information en offrant plus de contrôle, de visibilité et de validation.
Nous avons le plaisir d’annoncer l’introduction de nouvelles capacités sur notre plateforme pour Splunk Mobile. Ces améliorations vont rendre les données Splunk encore plus faciles à consulter sur support mobile grâce à des alertes et des tableaux de bord.