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Die Arbeit untersucht verschiedene Methoden zur Behebung von Datenqualitätsdefekten in maschinellen Lernverfahren. Dabei wird eine strukturierte Analyse der bestehenden Literatur vorgenommen, um die Effektivität der Methoden zu bewerten. Zusätzlich werden Empfehlungen für zukünftige Forschungsstudien ausgesprochen, um die Thematik weiter zu vertiefen. Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke für Wissenschaftler und Praktiker im Bereich der Betriebswirtschaftslehre und Datenanalyse.
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Adressierung von Datenqualitätsdefekten bei maschinellen Lernverfahren, Matthias Wittmann
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