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Medientyp: E-Book Titel: Explainable adaptation of time series forecasting Beteiligte: Saadallah, Amal [Verfasser]; Morik, Katharina [Akademischer Betreuer]; Hammer, Barbara [Gutachter] Erschienen: Dortmund: Universitätsbibliothek Dortmund, 2022 Umfang: Online-Ressource Sprache: Englisch Identifikator: Schlagwörter: Zeitreihenanalyse ; Maschinelles Lernen ; Neuronales Netz ; Vorhersagetheorie ; Zeitreihe ; Soft Computing ; Prognosemodell ; Modellwahl ; Metalernen ; Bestärkendes Lernen <Künstliche Intelligenz> ; Deep learning ; Erklärung ; Prognose ; Data Mining ; Sensortechnik ; Industrie 4.0 ; Time series forecasting ; Time series variables selection ; Online model selection ; Ensemble pruning ; Ensemble aggregation ; Meta-learning ; Regions of competence ; Deep neural networks ; [...] Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Dortmund, Technische Universität, 2022 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang