Eine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen - Fallstudie in einem Landesumweltamt

Konferenzbeitrag › Konferenzpaper › 2024

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Fuchs-Kittowski, Frank; Schulze, Paul Georg; Abecker, Andreas; Lachowitzer, Jonas; Lossow, Stefan; Rudolf, Heino; Rodner, Erik: Eine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen - Fallstudie in einem Landesumweltamt. In: INFORMATIK 2024. Hg. von Maike Klein, Daniel Krupka, Cornelia Winter, Martin Gergeleit, Ludger Martin. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V. 2024( Lecture Notes in Informatics (LNI) – Proceedings, Series of the Gesellschaft für Informatik (GI) P-352), S. 1127-1144.

ISSN

1617-5468

ISBN

978-3-88579-746-3

DOI / URN

10.18420/inf2024_100

Link

https://doi.org/10.18420/inf2024_100

Sprache

Deutsch

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