Differentielle Privatsphäre mittels synthetischer Datengenerierung

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
München, Hochschule für Angewandte Wissenschaften München, Bachelorarbeit, 2023

Schlagwort
Privatsphäre
Maschinelles Lernen
Data Mining
Datenanalyse
Synthetische Daten
Designwissenschaft
Privatsphäre

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
München
(wer)
Hochschule für Angewandte Wissenschaften München
(wann)
2023
Urheber
Gasser, Michael
Beteiligte Personen und Organisationen
Nischwitz, Alfred
BMW AG

URN
urn:nbn:de:bvb:m347-opus-4525
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:49 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Gasser, Michael
  • Nischwitz, Alfred
  • BMW AG
  • Hochschule für Angewandte Wissenschaften München

Entstanden

  • 2023

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