Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Scikit-learn: Machine Learning in Python."
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1331965969 |
| Titel | Charakterisierung poröser Medien mittels Machine Learning in Python mit scikit−learn, Tensorflow und tflearn / Alexander Hall ; Gutachter: Thorsten Pöschel ; Betreuer: Matthias Schroeter |
| Person(en) |
Hall, Alexander (Verfasser) Schroeter, Matthias (Akademischer Betreuer) Pöschel, Thorsten (Gutachter) |
| Verlag | Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2018 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Masterarbeit, Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2018 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2406070506447.547535709874 DOI: 10.25593/open-fau-741 |
| URL | (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Poröser Stoff* ; Maschinelles Lernen* ; Neuronales Netz* ; TensorFlow* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 622.338 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 624 Ingenieurbau und Umwelttechnik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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