Vorhersage von Gewährleistungsfällen bei Baggern der Wacker Neuson Linz GmbH mittels maschinellen Lernens unter Verwendung von Telematikdaten

Selina Haslinger

Vorhersage von Gewährleistungsfällen bei Baggern der Wacker Neuson Linz GmbH mittels maschinellen Lernens unter Verwendung von Telematikdaten

Selina Haslinger

Institute of Business Informatics - Data & Knowledge Engineering

Research output: Thesis › Master's / Diploma thesis

Abstract

Die Publikation ist bis 2029-05-31 gesperrt.

Original language	German (Austria)
Supervisors/Reviewers	Schütz, Christoph Georg, Supervisor
Publication status	Published - May 2024

Fields of science

102 Computer Sciences
102010 Database systems
102015 Information systems
102016 IT security
102025 Distributed systems
102027 Web engineering
102028 Knowledge engineering
102030 Semantic technologies
102033 Data mining
102035 Data science
509026 Digitalisation research
502050 Business informatics
502058 Digital transformation
503008 E-learning

JKU Focus areas

Digital Transformation

Cite this

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TY - THES

T1 - Vorhersage von Gewährleistungsfällen bei Baggern der Wacker Neuson Linz GmbH mittels maschinellen Lernens unter Verwendung von Telematikdaten

AU - Haslinger, Selina

PY - 2024/5

Y1 - 2024/5

N2 - Die Publikation ist bis 2029-05-31 gesperrt.

AB - Die Publikation ist bis 2029-05-31 gesperrt.

UR - https://epub.jku.at/10170507

M3 - Master-/Diplomarbeit

ER -

Vorhersage von Gewährleistungsfällen bei Baggern der Wacker Neuson Linz GmbH mittels maschinellen Lernens unter Verwendung von Telematikdaten

Abstract

Fields of science

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