Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1196199841 |
| Titel | Optimizing end-to-end machine learning pipelines for model training / Andreas Kunft ; Gutachter: Volker Markl, Matthias Böhm, Asterios Katsifodimos ; Betreuer: Volker Markl |
| Person(en) |
Kunft, Andreas (Verfasser) Markl, Volker (Akademischer Betreuer) Markl, Volker (Gutachter) Böhm, Matthias (Gutachter) Katsifodimos, Asterios (Gutachter) |
| Verlag | Berlin : Technische Universität Berlin |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Berlin, Technische Universität Berlin, 2019 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2019100201571273354123 DOI: 10.14279/depositonce-8953 Handle: 11303/9943 |
| URL | (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Pipelines* ; Machine learning* ; Training* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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