Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen (Deutsch)
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In:
Informatik Spektrum
;
45
, 2
; 70-79
;
2022
-
ISSN:
- Aufsatz (Zeitschrift) / Elektronische Ressource
-
Titel:Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen
-
Beteiligte:Stock, Joshua ( Autor:in ) / Petersen, Tom ( Autor:in ) / Behrendt, Christian-Alexander ( Autor:in ) / Federrath, Hannes ( Autor:in ) / Kreutzburg, Thea ( Autor:in )
-
Erschienen in:Informatik Spektrum ; 45, 2 ; 70-79
-
Verlag:
- Neue Suche nach: Springer Berlin Heidelberg
- Neue Suche nach: Springer
-
Erscheinungsort:Berlin
-
Erscheinungsdatum:2022
-
ISSN:
-
ZDBID:
-
DOI:
-
Medientyp:Aufsatz (Zeitschrift)
-
Format:Elektronische Ressource
-
Sprache:Deutsch
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Schlagwörter:
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Klassifikation:
BKL: 54.00$jInformatik: Allgemeines / 83.00 Volkswirtschaft: Allgemeines / 31.00$jMathematik: Allgemeines / 31.00 Mathematik: Allgemeines / 54.00 Informatik: Allgemeines / 83.00$jVolkswirtschaft: Allgemeines / 85.00 Betriebswirtschaft: Allgemeines / 85.00$jBetriebswirtschaft: Allgemeines -
Datenquelle:
Inhaltsverzeichnis – Band 45, Ausgabe 2
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- 61
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EditorialPagel, Peter et al. | 2022
- 62
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Digitale SouveränitätWeber, Herbert et al. | 2022
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Privatsphärefreundliches maschinelles LernenStock, Joshua / Petersen, Tom / Behrendt, Christian-Alexander / Federrath, Hannes / Kreutzburg, Thea et al. | 2022
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Mit Chatbots die finanzielle Allgemeinbildung stärkenHundertmark, Sophie / Grüter, Aeneas / Portmann, Edy et al. | 2022
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Mitteilungen der GI im Informatik Spektrum 2/2022| 2022