Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Art des Inhalts Hochschulschrift
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

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