• Medientyp: E-Book; Hochschulschrift
  • Titel: Recommending data preprocessing pipelines for machine learning applications in production
  • Weitere Titel: Empfehlung von Pipelines der Datenvorverarbeitung für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion
  • Beteiligte: Frye, Maik [Verfasser:in]; Schmitt, Robert [Akademische:r Betreuer:in]; Behr, Marek [Akademische:r Betreuer:in]
  • Körperschaft: Apprimus Verlag
  • Erschienen: Aachen: Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2023
  • Umfang: Online-Ressource
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.18154/RWTH-2023-01401
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Produktionssystem > Betriebsdaten > Datenqualität > Datenanalyse > Maschinelles Lernen
  • Entstehung:
  • Hochschulschrift: Dissertation, RWTH Aachen University, 2022
  • Anmerkungen: In: Aachen : Apprimus Verlag, 2023 (Ergebnisse aus der Produktionstechnik; 3/2023)
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  • Zugangsstatus: Freier Zugang