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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Erweiterung datenbasierter Wertschöpfungsketten um transferierbare Modelle

verfasst von : Torben Schnuchel, Michael Granitzer

Erschienen in: Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Zukunftsvision der Fusion von industriellen Fertigungsprozessen und intelligenten cyberphysischen Systemen stellt Unternehmen vor Herausforderungen einer ganz besonderen Kategorie. Die Grundlage hierfür bildet der enorme technologische Fortschritt im Bereich der Datenanalyse in den letzten Jahren, der nun in unterschiedliche Bereiche unseres Lebens Einzug hält. Längst haben sich Privatpersonen damit arrangiert, neben ihrer eigentlichen Identität noch eine digitale Kopie von sich zu pflegen, die maschinenlesbar ist und somit Gegenstand von automatisierten Analysen (meist zu Werbezwecken) ist.

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Literatur
Zurück zum Zitat Baheti, R., Gill, H. (2011). Cyber-physical systems. T. Samad and A.M. Annaswamy, 2011. Baheti, R., Gill, H. (2011). Cyber-physical systems. T. Samad and A.M. Annaswamy, 2011.
Zurück zum Zitat Cuzzocrea, A. (2014). Privacy and security of big data. In: Proceedings of the first international workshop on privacy and secuirty of big data. Cuzzocrea, A. (2014). Privacy and security of big data. In: Proceedings of the first international workshop on privacy and secuirty of big data.
Zurück zum Zitat Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Padhraic Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17(3), 37. Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Padhraic Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17(3), 37.
Zurück zum Zitat Granitzer, M., Hollauf, M., Simon, N. (2013). Commercially empowered linked open data ecosystems in research D6.2. In: Report on data marketplace: Success factors, sustainability, trust and reputation. Granitzer, M., Hollauf, M., Simon, N. (2013). Commercially empowered linked open data ecosystems in research D6.2. In: Report on data marketplace: Success factors, sustainability, trust and reputation.
Zurück zum Zitat Markl, V., Hoeren, T., & Krcmar, H. (2013). Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen (Big Data Management). Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Markl, V., Hoeren, T., & Krcmar, H. (2013). Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen (Big Data Management). Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Zurück zum Zitat Mehmood, A., Matgunanathan, I., Xiang, Y., Hua, G., & Guo, S. (2016). Protection of big data privacy. IEEE Access, 4, 1821–1834.CrossRef Mehmood, A., Matgunanathan, I., Xiang, Y., Hua, G., & Guo, S. (2016). Protection of big data privacy. IEEE Access, 4, 1821–1834.CrossRef
Zurück zum Zitat Mesnil, G., et al. (2011). Unsupervised and transfer learning challenge: A deep learning approach. In: UTLW’11 Proceedings of the 2011 International Conference on Unsupervised and Transfer Learning workshop, Washington. Mesnil, G., et al. (2011). Unsupervised and transfer learning challenge: A deep learning approach. In: UTLW’11 Proceedings of the 2011 International Conference on Unsupervised and Transfer Learning workshop, Washington.
Zurück zum Zitat Pan, S., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359.CrossRef Pan, S., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359.CrossRef
Zurück zum Zitat Pan, S., Kwok, J., Yang, Q. (2008). Transfer learning via dimensionality reduction. In: AAAI’08 Proceedings of the 23rd national conference on Artificial intelligence. Pan, S., Kwok, J., Yang, Q. (2008). Transfer learning via dimensionality reduction. In: AAAI’08 Proceedings of the 23rd national conference on Artificial intelligence.
Zurück zum Zitat Taylor, M. E., & Stone, P. (2009). Transfer learning for reinforcement learning domains: A survey. Journal of Machine Learning Research, 10, 1633–1685. Taylor, M. E., & Stone, P. (2009). Transfer learning for reinforcement learning domains: A survey. Journal of Machine Learning Research, 10, 1633–1685.
Zurück zum Zitat Zhu, K. (2005). Information transparency hypothesis: Economic implications of electronic markets. In K. Tomak (Hrsg.), Advances in the economics of information systems (S. 15–42). Hershey: Idea Group.CrossRef Zhu, K. (2005). Information transparency hypothesis: Economic implications of electronic markets. In K. Tomak (Hrsg.), Advances in the economics of information systems (S. 15–42). Hershey: Idea Group.CrossRef
Metadaten
Titel
Erweiterung datenbasierter Wertschöpfungsketten um transferierbare Modelle
verfasst von
Torben Schnuchel
Michael Granitzer
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-24576-4_28

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