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ABDOMEN BECKEN – Maschinelles Lernen übertrifft Bosniak-Klassifikation
ABDOMEN BECKEN – Maschinelles Lernen übertrifft Bosniak-Klassifikation
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ABDOMEN BECKEN – Maschinelles Lernen übertrifft Bosniak-Klassifikation

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2022-12, Vol.194 (12), p.1301-1302 [Periódico revisado por pares]

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2
Introduction to machine learning
Introduction to machine learning
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Introduction to machine learning

Ethem Alpaydin

Cambridge, Mass. MIT Press c2004

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (68T35.01 A456im e.3 ) e outros locais(Acessar)

3
Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
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Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen

Sitaru, Sebastian ; Oueslati, Talel ; Schielein, Maximilian C ; Weis, Johanna ; Kaczmarczyk, Robert ; Rueckert, Daniel ; Biedermann, Tilo ; Zink, Alexander

Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, 2023-08, Vol.21 (8), p.863-871 [Periódico revisado por pares]

Berlin: Wiley Subscription Services, Inc

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4
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
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Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels

William Wei Hsieh

Cambridge University Press 2009

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

5
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning

Bertrand Salem Clarke Ernest Fokoue; Hao Helen Zhang

Springer New York 2009

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

6
Kommentar zu KI – Sarkoidose oder Lymphom? Maschinelles Lernen performt gut
Kommentar zu KI – Sarkoidose oder Lymphom? Maschinelles Lernen performt gut
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Kommentar zu KI – Sarkoidose oder Lymphom? Maschinelles Lernen performt gut

Kleesiek, Jens

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2023-07, Vol.195 (8), p.665-665 [Periódico revisado por pares]

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7
KOPF HALS – Aufwach-Schlaganfall: Maschinelles Lernen zur Prädiktion des Beginns
KOPF HALS – Aufwach-Schlaganfall: Maschinelles Lernen zur Prädiktion des Beginns
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KOPF HALS – Aufwach-Schlaganfall: Maschinelles Lernen zur Prädiktion des Beginns

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2023-01, Vol.195 (1), p.10-10 [Periódico revisado por pares]

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8
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 2: Privatsphäreangriffe und Privacy-Preserving Machine Learning
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 2: Privatsphäreangriffe und Privacy-Preserving Machine Learning
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Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 2: Privatsphäreangriffe und Privacy-Preserving Machine Learning

Stock, Joshua ; Petersen, Tom ; Behrendt, Christian-Alexander ; Federrath, Hannes ; Kreutzburg, Thea

Informatik-Spektrum, 2022, Vol.45 (3), p.137-145 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 1: Grundlagen und Verfahren
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 1: Grundlagen und Verfahren
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Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 1: Grundlagen und Verfahren

Stock, Joshua ; Petersen, Tom ; Behrendt, Christian-Alexander ; Federrath, Hannes ; Kreutzburg, Thea

Informatik-Spektrum, 2022, Vol.45 (2), p.70-79 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz
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Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz

Brühl, Volker Lingenfelder, Michael ; Berthold, Norbert

WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 2019-01, Vol.48 (11), p.34-41

München: Verlag Franz Vahlen GmbH

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