Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1367540054 |
| Titel | Design Principles for Falsifiable, Replicable and Reproducible Empirical Machine Learning Research / Daniel Vranješ, Jonas Ehrhardt, René Heesch, Lukas Moddemann, Henrik Sebastian Steude, Oliver Niggemann |
| Person(en) |
Vranješ, Daniel (Verfasser) Ehrhardt, Jonas (Verfasser) Heesch, René (Verfasser) Moddemann, Lukas (Verfasser) Steude, Henrik Sebastian (Verfasser) Niggemann, Oliver (Verfasser) |
| Verlag | Wadern : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:0030-drops-220991 DOI: 10.4230/OASIcs.DX.2024.7 |
| URL | https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/OASIcs.DX.2024.7 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Open Access Series in Informatics, 2024, Volume 125, 35th International Conference on Principles of Diagnosis and Resilient Systems (DX 2024), page 7:1-7:13 |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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