Unsupervised temporal anomaly detection : Time series, data stream, and interpretability

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Dortmund, Technische Universität, Dissertation, 2024

Schlagwort
Anomalieerkennung
Maschinelles Lernen
Internet
Datenanalyse
Nachrichtenverkehr
Fehlalarm
Zeitreihenanalyse
Datenstrom
Anomalieerkennung
Interpretierer

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Dortmund
(wer)
Universitätsbibliothek Dortmund
(wann)
2024
Urheber
Beteiligte Personen und Organisationen
Müller, Emmanuel
Gama, João

Handle
2003/42629
URN
urn:nbn:de:101:1-2408090342463.464154210964
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:55 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Li, Bin
  • Müller, Emmanuel
  • Gama, João
  • Universitätsbibliothek Dortmund

Entstanden

  • 2024

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