Ziel des Vorhabens ist es, die großen und heterogenen Datenbestände der Umweltbehörden für intelligente Analysen mit Methoden des maschinellen Lernens besser zu erschließen und diese Verfahren für Domänenexperten aus dem Umweltbereich ohne vertiefte ML-Kenntnisse praktikabel anwendbar zu machen.

• Prof. Dr.-Ing. Frank Fuchs-Kittowski (Projektleitung)
• Prof. Dr.-Ing. Jörn Freiheit (Teilprojektleitung)

• Dipl.-Ing. Paul Georg Schulze (Projektmitarbeiter_in)

Bund BMBF

• Disy Informationssysteme GmbH
• Simplex4Data GmbH

KMUinnovativ

https://simplex4learning.de

• Herausforderungen und Ansätze zu einer Infrastruktur für die breite Nutzung von Machine-Learning-Verfahren in der Umweltverwaltung
  
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• A Method for Potential Analysis to Identify Application Scenarios for Machine Learning - Case Study in a State Environmental Agency
  
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• Zum Einsatz von Maschinellem Lernen in der Umweltverwaltung - Der Simplex4Learning Ansatz
  
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• Eine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen - Fallstudie in einem Landesumweltamt
  
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