DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | von Luck, Kai | - |
dc.contributor.author | Jablonka, Thomas | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-22T09:06:48Z | - |
dc.date.available | 2024-03-22T09:06:48Z | - |
dc.date.created | 2020-08-07 | - |
dc.date.issued | 2024-03-22 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12738/15289 | - |
dc.description.abstract | Machine Learning ist eine Technik, um Wissen aus riesigen Daten zu ziehen. Umweltmonitoring und das damit verbundene Vorhersagen von Verschmutzung, wie etwa die Vorhersage von Feinstaubentwicklungen, ist eine riesige Herausforderung für die Wissenschaft. Studien werden vorgestellt, die sich bereits mit dieser Thematik auseinandergesetzt haben. Es wird beschrieben welche Daten Grundlage der einzelnen Studien waren, wie diese verarbeitet wurden und wie Machine Learning integriert werden kann. | de |
dc.description.abstract | Machine learning is a technique for extracting knowledge from huge amount of data. Environmental monitoring and the associated prediction of pollution, such as the prediction of particulate matter is a huge challenge for science. This work shows the possibilities which techniques can be used to accomplish this task. In addition, studies are presented that have already dealt with this topic. It describes what kind of data were the basis of the individual studies and how machine learning can be use to accomplish that goal. | en |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | Machine Learing | en_US |
dc.subject | Umweltmonitoring | en_US |
dc.subject | KDD | en_US |
dc.subject | Feinstaubdatensatz | en_US |
dc.subject | Neuronale Netze | en_US |
dc.subject.ddc | 004: Informatik | en_US |
dc.title | Einsatz von Machine Learning zur Erhebung von Umweltdaten | de |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
thesis.grantor.department | Department Informatik | en_US |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Buth, Bettina | - |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-182868 | - |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Informatik | en_US |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | bachelorThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | en_US |
item.advisorGND | von Luck, Kai | - |
item.creatorGND | Jablonka, Thomas | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.creatorOrcid | Jablonka, Thomas | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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