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Ergebnis der Suche nach: tit all "Detecting Anomalies in Transaction Data"



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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1276601530
Titel Detecting Anomalies in Transaction Data / Daniel Schlör ; Gutachter: Andreas Hotho, Frank Puppe
Person(en) Schlör, Daniel (Verfasser)
Hotho, Andreas (Gutachter)
Puppe, Frank (Gutachter)
Verlag Würzburg : Universität Würzburg
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2022
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Dissertation, Würzburg, Universität Würzburg, 2022
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-298569
DOI: 10.25972/OPUS-29856
URL https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/29856 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Anomalieerkennung
Maschinelles Lernen* ; Datenanalyse* ; Neuronales Netz* ; Merkmalsextraktion* ; Datensicherung* ; Data Mining* ; Anomalieerkennung* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 004 Informatik

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