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Datenbewertung und Governance in Machine-Learning-Pipelines
Datenbewertung und Governance in Machine-Learning-Pipelines
Ein systematisches Framework für Herkunftsnachweis, Qualitätsprüfung, Freigabe und Lifecycle-Überwachung. Trainingsdaten sind das Fundament jedes Machine-Learning-Systems.
Software on Zenodo, published 2026-05-17. Series: Workshop tools.
- KennungIdentifier
- Kennung folgtID pending
- StandStatus
- veröffentlichtpublished
- FeldField
- Technik, Messung, FertigungEngineering, measurement, fabrication
- ThemaTopic
- Messen, Signale und DatenMeasurement, signals and data
- WerkreiheSeries
- Werkstatt-WerkzeugeWorkshop tools
- ErschienenPublished
- 17.05.2026 · 4 Aufrufe, 93 Downloads auf Zenodo4 views, 93 downloads on Zenodo
- AutorAuthor
- Thomas Schüller ORCID
- LizenzLicence
- CC BY 4.0
- DOI
- 10.5281/zenodo.20254074
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Zitieren
Cite
Schüller, T. (2026). Datenbewertung und Governance in Machine-Learning-Pipelines. Syntagma Forschung, Wien. https://doi.org/10.5281/zenodo.20254074
Schüller, T. (2026). Datenbewertung und Governance in Machine-Learning-Pipelines. Syntagma Forschung, Vienna. https://doi.org/10.5281/zenodo.20254074
BibTeX
@misc{schueller2026datenbewertungundgovernanceinmachinelearning,
author = {Schüller, Thomas},
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year = {2026},
publisher = {Syntagma Forschung, Wien},
doi = {10.5281/zenodo.20254074},
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note = {CC BY 4.0}
}
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| DatumDate | ÄnderungChange |
|---|---|
| 2026-09-24 | Aufnahme ins RegisterAdded to the register |