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Using "Machine Learning" to Make Sense of Very Big and Very Small Data Sets

Helbert, Jörn und Amore, Mario (2020) Using "Machine Learning" to Make Sense of Very Big and Very Small Data Sets. Goldschmidt Conference, 2020-06-21 - 2020-06-26, Hawaii, USA. doi: 10.46427/gold2020.1014.

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Offizielle URL: https://goldschmidtabstracts.info/abstracts/abstractView?doi=10.46427/gold2020.1014


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138825/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Using "Machine Learning" to Make Sense of Very Big and Very Small Data Sets
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Helbert, JörnJoern.Helbert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5346-9505NICHT SPEZIFIZIERT
Amore, MarioMario.DAmore (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9325-6889NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.46427/gold2020.1014
Seitenbereich:Seite 1014
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Learning, Datenprozessierung, Spektroskopie, Fernerkundung
Veranstaltungstitel:Goldschmidt Conference
Veranstaltungsort:Hawaii, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:21 Juni 2020
Veranstaltungsende:26 Juni 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erforschung des Weltraums
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EW - Erforschung des Weltraums
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt BepiColombo - MERTIS und BELA, R - Venus Emissivity Mapper
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Planetenforschung > Planetare Labore
Hinterlegt von: Helbert, Dr.rer.nat. Jörn
Hinterlegt am:03 Dez 2020 11:03
Letzte Änderung:23 Jul 2024 13:50

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