This article is part of the Key Research Findings from the DZone Guide to Artificial Intelligence: Automating Decision-Making.

Introduction

As part of the research for our 2018 Guide to Artificial Intelligence, we surveyed 403 developers, data scientists, and technologists. From their responses, we’ve created a quick article on the different algorithms available for working with various AI projects, and which one proved more popular.


Source de l’article sur DZONE (AI)

Tech companies around the globe have started integrating Artificial Intelligence (AI) into their products for faster processing and substantially reduced manual work. Whether it is search engine results from Google or Siri from Apple, AI has been utilized with perfection by multiple industries to streamline their business practices for better service delivery. However, there are still various tech sub-industries and niches that can take help from AI to finely tune their products and come up with even more customer friendly services. Know Your Customer, also known as KYC, the industry has a lot to benefit from Artificial Intelligence. More and more businesses are being subjected to regulations that require these businesses to carry out full proof KYC verification with the help of an official identity document before a customer is registered. It is high time that AI becomes a cornerstone for KYC software industry for improving the standards of service in this field.

What Is KYC?

As explained above, KYC stands for Know Your Customer. It is a business practice that is conducted before any product is sold or service is utilized by an end-user. The service provider is required to collect comprehensive personal information from their customers. Verifying those credentials is the responsibility of the company that is collecting information from their customers. Most of the times, an official identity document is used to confirm the identity details of a customer. What aspects of a person’s identity are verified, depends on the regulatory guidelines or the nature of business performing a KYC verification.


Source de l’article sur DZONE (AI)

La NASA vient de partager le premier cliché réalisé par TESS, le tout nouveau chasseur d’exoplanète de l’agence spatiale.
Source de l’article sur GNT

Demain, vos colis seront peut-être livrés par un robot-véhicule aux petits soins pour vous mais n’oubliant pas pour autant la dimension humaine avec le concept Renault EZ-PRO.
Source de l’article sur GNT

Réveiller une Tesla autonome à Los Angeles et lui faire traverser les Etats-Unis jusqu’à New York sans intervention humaine sera sans doute possible et testé avec la version 10 Alpha du software des véhicules de la marque.
Source de l’article sur GNT

ANKAA PMO® a animé son 4ième séminaire « Caisse à outil pour DSI surbooké » le Jeudi 13 septembre 2018 à l’adresse de son agence lyonnaise à Oullins.

La première partie du séminaire apporte une prise de recul sur 10 situations délicates quasi quotidiennes que rencontrent les chefs de projet.
L’animation démontre que ces derniers ne se rendent pas toujours compte qu’ils sont très souvent à l’origine de ces situations difficiles.

Bien entendu, au-delà des constats, chaque point a fait l’objet d’une ordonnance corrective structurée pour pallier ces scénarios, le plus souvent à l’aide d’outils simples ou par une prise de conscience d’un comportement à faire évoluer.

Cette partie a été jugé très pragmatique et orienté pratique par les participants.

100% des DSI et responsables informatiques présents ont soulignés la parfaite maitrise du sujet par les animateurs, la clarté des explications fournies, et ont appréciés l’interaction possible au sein du groupe.

La seconde partie du séminaire intéresse particulièrement les DSI.
A travers la démonstration des 8 briques indépendantes et complémentaires de notre solution de gouvernance de la DSI, chaque participant a pu apprécier la richesse et la pertinence des informations gérées, l’intérêt des indicateurs et reporting de pilotage que propose la solution, le tout associé à une simplicité d’usage et une évolutivité sans programmation.

90 % des participants ont montré un réel intérêt pour ce logiciel.

100% des participants ont appréciés d’être présents à cette manifestation.
La qualité d’accueil a d’ailleurs été notée « Très bien » par 100% d’entre eux. J

Pour conclure, l’équipe ANKAA PMO® a été ravie du moment partagé avec les participants. Elle est contente de leur avoir permis de prendre du recul sur leur fonctionnement quotidien tout en leur apportant des solutions via une caisse à outil efficace pour améliorer leur processus qualité.

Témoignage

La matinée s’est déroulée en 2 temps : l’intervention sur les 10 comportements du PM surbooké avec les thèmes explicités et discutés et ensuite la présentation d’une solution modulaire de gouvernance avec démonstration des fonctions.
Cette session s’est déroulée dans une ambiance d’ouverture très agréable concernant les retours d’expériences et les questionnements. Nous avons échangé sur les pratiques, contraintes, difficultés et opportunités de nos approches de conduites de projet avec des objectifs d’amélioration et d’efficacité. Une réunion positive pour se repositionner et prendre de bons conseils.


Bruno Buellet
Responsable des Systèmes d’Information Pernat Emile

Mark Brewer is CEO of Lightbend, the company known for bringing Reactive to JVM application development. With Strata Data Conference in New York, DZone caught up with Brewer to hear more about trends he is seeing around microservices in the enterprise, and to learn about the 2.0 version of Lightbend’s Fast Data platform.

As the company behind the Scala language, Lightbend was very early on making new abstractions for microservices and data-driven applications available to the broader JVM ecosystem. Talk us through that a little bit.

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One of the first things that one encounters when studying Machine Learning is a barrage of terms like inferential statistics, statistical test, statistical hypothesis, null hypothesis, alternative hypothesis, p-value, probability distribution…the list goes on and on.

This may prove discouraging for those who are not familiar with Statistics. The present post aims to provide a gentle introduction to all those terms and concepts.


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In many of my previous articles, I have posted about Association Rule Learning, what it’s about, and how it is performed. In this article, we are going to use Association Rule Learning to actually see it in action, and for this purpose, we are going to use KSAI, a machine learning library purely written in Scala. So, let’s begin.

Adding KSAI to Your Project

You can add KSAI in your SBT project using the following import line:


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La ministre des Armées ne veut pas transformer l’espace en espace de guerre, mais appelle à mettre la France en situation de s’en protéger. Elle a révélé la tentative d’espionnage d’un satellite franco-italien servant à des télécommunications militaires par un satellite russe.
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