• Medientyp: E-Book; unbewegtes Bild
  • Titel: MALITUP : machine learning in theory and practice
  • Beteiligte: Hensel, Tina [VerfasserIn]; Kastner, Marvin [VerfasserIn]; Burmeister, Hans-Christoph [VerfasserIn]
  • Körperschaft: Technische Universität Hamburg ; Technische Universität Hamburg, Institut für Maritime Logistik
  • Erschienen: Hamburg: Fraunhofer CML, 2018
    Hamburg: TUHH, Hamburg University of Technology, 2018
  • Umfang: 1 Online-Ressource (1 Poster)
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.15480/882.2814
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Machine learning ; Logistics ; Automated Information System
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg
    Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Maritime Logistik
  • Beschreibung: Increasing digitalization, rapid developments of machine learning and artificial intelligence as well as exponentially growing accumulation of data and automisation lead to new jobs in the areas of IT, data science and research. Likewise in the field of (maritime) logistics, digitalization is becoming increasingly important, resulting in an ever-increasing demand for trained personnel in the field of machine learning. One facilitator of maritime digitalization was the introduction of the Automated Identification System, which opened up a number of possibilities using machine learning in the maritime sector.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang