Angewandte Data Science: Projekte | Methoden | Prozesse
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| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2023]
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Inhaltsverzeichnis Teil I Projekte 1 2 3 Tagesaktuelle Aufbereitung, Analyse und Exploration sprachlicher Daten aus RSS-Feeds. Sascha Wolfer und Jan Oliver Rüdiger 3 Möglichkeiten und Grenzen polizeilicher Prognoseinstrumente am Beispiel des Projektes SKALA. Felix Bode und Florian Stoffel 29 Am Anfang war der Prompt. Die Wege zur Kreativität der Maschine . Vladimir Alexeev 51 Teil II Methoden 4 5 6 7 Erklärbarkeit als Schlüssel für den verantwortungsvollen Umgang mit KI. Christophe Krech 83 Varianzanalyse versus Strukturgleichungsmodell - ein Vergleich ausderPraxis. Thomas Wirth und Hans-Werner Klein 119 Was ist schon normal in diesen Zeiten? Analyse von Zeitverteilungen in Usability Tests. Bernard Rummel 141 Sankey-Diagramm reloaded. Innovative Anwendungsszenarien für einen Chartklassiker. Lothar B. Blum 157 XV
XVI Inhaltsverzeichnis Teil III Prozesse 8 Jenseits der Algorithmen. Dieter Bingemann 9 A Scalable Architecture for Smart Genomic Data Analysis in Medical Laboratories. 221 Thomas Krause, Elena Jolkver, Michael Kramer, Paul McKevitt und Matthias L. Hemmje 10 Die sieben V der Daten - Anforderungen an die Daten in der Kl-Entwicklung. Ulrich Walter 11 Scope Creep, GUI, Skalierung. Über unbekannte Wesen und ihr plötzliches Auftauchen in Machine-Learning-Projekten. Eduard H. van Kleef 249 267 195 |
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