Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/132740026X |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Efficient Deep Feature Learning for Noisy Industrial Time-Series Data / Mohamed Ali Tnani ; Gutachter: Klaus Diepold, Sonja Zillner ; Betreuer: Klaus Diepold |
| Person(en) |
Tnani, Mohamed Ali (Verfasser) Diepold, Klaus (Akademischer Betreuer) Diepold, Klaus (Gutachter) Zillner, Sonja (Gutachter) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der TU München |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Technische Universität München, 2024 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240313-1713783-1-3 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240313-1713783-1-3 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen* ; Merkmalsextraktion* ; Datenanalyse* ; Deep Learning* ; Zustandsüberwachung* ; Data Mining* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 620.004 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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