Suche mittels Attribut

Diese Seite stellt eine einfache Suchoberfläche zum Finden von Objekten bereit, die ein Attribut mit einem bestimmten Datenwert enthalten. Andere verfügbare Suchoberflächen sind die Attributsuche sowie der Abfragengenerator.

Liste der Ergebnisse

• Statistische Emulatoren  + (Statistische Emulatoren sind surrogatbasie … Statistische Emulatoren sind surrogatbasierte Modelle, die das Verhalten eines rechenintensiven Simulations- oder Mechanistikmodells approximieren. Anstatt das Originalmodell bei jeder Anfrage auszuführen, wird ein statistisches Ersatzmodell trainiert, das Eingaben schnell auf Ausgaben abbildet.as Eingaben schnell auf Ausgaben abbildet.)

• ARIMA-Modelle  + (ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated M … ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated Moving Average) sind statistische Zeitreihenmodelle, die eine Zielgröße als Kombination aus Autoregression (AR), Differenzierung (I) zur Herstellung von Stationarität und gleitendem Mittelwert (MA) modellieren. Sie eignen sich zur Beschreibung und Prognose zeitlicher Abhängigkeiten in univariaten Zeitreihen. Abhängigkeiten in univariaten Zeitreihen.)
• Bayessche Netzwerke  + (Bayessche Netzwerke (Bayesian Networks, Be … Bayessche Netzwerke (Bayesian Networks, Belief Networks) sind probabilistische grafische Modelle, die Zufallsvariablen und ihre bedingten Abhängigkeiten mittels eines gerichteten azyklischen Graphen (DAG) darstellen. Knoten repräsentieren Variablen, gerichtete Kanten direkte probabilistische Abhängigkeiten.n direkte probabilistische Abhängigkeiten.)
• Kalman-Filter  + (Der Kalman-Filter ist ein rekursives Schät … Der Kalman-Filter ist ein rekursives Schätzverfahren zur Zustandsrekonstruktion dynamischer Systeme, bei dem Messungen und Modellvorhersagen optimal kombiniert werden. Er ist speziell für lineare dynamische Systeme mit gaußschem Rauschen formuliert und liefert zu jedem Zeitpunkt eine Schätzung des aktuellen Zustands samt Unsicherheit. des aktuellen Zustands samt Unsicherheit.)
• Gaussprozessregression  + (Die **Gaussprozessregression (Gaussian Pro … Die **Gaussprozessregression (Gaussian Process Regression, GPR)** ist ein **nichtparametrisches bayessches Regressionsverfahren**, bei dem Funktionen selbst als Zufallsobjekte modelliert werden. Ein Gaussprozess definiert eine Verteilung über Funktionen, sodass für jede endliche Menge von Eingabepunkten eine multivariate Normalverteilung der Funktionswerte entsteht.malverteilung der Funktionswerte entsteht.)
• Differenz-von-Differenzen-Methode  + (Die Differenz-von-Differenzen-Methode (DiD … Die Differenz-von-Differenzen-Methode (DiD) ist ein quasi-experimentelles kausales Schätzverfahren, das Effekte von Interventionen identifiziert, wenn keine Randomisierung möglich ist. Die Grundidee besteht darin, die Änderung einer Zielgröße über die Zeit in einer Behandlungsgruppe mit der entsprechenden Änderung in einer Kontrollgruppe zu vergleichen. Durch das „Differenzieren der Differenzen“ werden zeitinvariante Unterschiede zwischen den Gruppen herausgerechnet.</br></br>Formal betrachtet vergleicht DiD vier Mittelwerte: (Behandlung nach − Behandlung vor) − (Kontrolle nach − Kontrolle vor). Der so erhaltene Schätzer interpretiert man als kausalen Effekt der Intervention, unter der zentralen Annahme paralleler Trends: Ohne Intervention hätten sich Behandlungs- und Kontrollgruppe im Zeitverlauf gleich entwickelt.</br></br>In der Praxis wird DiD meist als lineares Regressionsmodell mit Interaktionsterm umgesetzt (Gruppe × Zeit), oft erweitert um Fixed Effects, Kovariaten und robuste Standardfehler. Moderne Varianten erlauben mehrere Zeitpunkte, gestaffelte Interventionen und heterogene Effekte.lte Interventionen und heterogene Effekte.)
• Elastische Netzregression  + (Die Elastische Netzregression (Elastic Net … Die Elastische Netzregression (Elastic Net Regression) ist ein regularisiertes Regressionsverfahren, das die Eigenschaften der Lasso-Regression (L1-Strafe) und der Ridge-Regression (L2-Strafe) kombiniert. Ziel ist es, stabile Schätzungen in Situationen mit vielen, möglicherweise stark korrelierten Prädiktoren zu erhalten.tark korrelierten Prädiktoren zu erhalten.)
• Support-Vector-Maschine  + (Die Support-Vector-Maschine (SVM) ist ein … Die Support-Vector-Maschine (SVM) ist ein überwachtes Lernverfahren für Klassifikation und Regression, das Entscheidungsgrenzen mit maximalem Rand (Margin) zwischen Klassen konstruiert. Kernidee ist, eine Trennhyperebene zu finden, die den Abstand zu den nächstgelegenen Datenpunkten (den Support-Vektoren) maximiert.npunkten (den Support-Vektoren) maximiert.)
• Formularasssistenzsystem  + (Ein System welches Patienten und sonstigen … Ein System welches Patienten und sonstigen Kontakten des Gesundheitsamtes (und potenziell anderer Behörden) ermöglicht, mittels eines Dialogs mit einem Sprachassistenten für ihr Anliegen relevante Formulate auszuwählen und anbietet, beim Ausfüllen behilflich zu sein.bietet, beim Ausfüllen behilflich zu sein.)
• Faltungsnetze  + (Faltungsnetze (Convolutional Neural Networ … Faltungsnetze (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Klasse tiefer neuronaler Netze, die speziell für die Verarbeitung gitterartig strukturierter Daten entwickelt wurden, insbesondere für Bilder, aber auch für Signale und räumlich-zeitliche Daten. Zentrale Idee ist die Verwendung von Faltungsoperationen, um lokale Muster effizient zu erkennen.n, um lokale Muster effizient zu erkennen.)
• Models dev  + (Freie Datenbank deren Ziel es ist, alle verfügbaren KI-Modelle mit Fähigkeiten und Preisen aufzulisten)
• Generalisierte additive Modelle  + (Generalisierte additive Modelle (GAM) sind … Generalisierte additive Modelle (GAM) sind eine Erweiterung generalisierter linearer Modelle, bei denen der lineare Prädiktor durch eine Summe glatter, nichtlinearer Funktionen der Kovariaten ersetzt wird. Dadurch können komplexe, nichtlineare Zusammenhänge modelliert werden, ohne eine konkrete funktionale Form vorzugeben.eine konkrete funktionale Form vorzugeben.)
• Gradientenverstärkung  + (Gradientenverstärkung (Gradient Boosting) … Gradientenverstärkung (Gradient Boosting) ist ein ensemblebasiertes maschinelles Lernverfahren, bei dem ein starkes Vorhersagemodell durch die sequenzielle Kombination vieler schwacher Lerner (meist Entscheidungsbäume) aufgebaut wird. Jeder neue Lerner wird so trainiert, dass er die Fehler der bisherigen Modellkombination korrigiert.r bisherigen Modellkombination korrigiert.)
• Graphen-informierte neuronale Netze  + (Graphen-informierte neuronale Netze (Graph … Graphen-informierte neuronale Netze (Graph Neural Networks, GNNs) sind neuronale Modelle, die strukturierte Daten in Form von Graphen verarbeiten. Knoten repräsentieren Entitäten, Kanten ihre Beziehungen; das Modell lernt Repräsentationen, indem Informationen entlang der Graphstruktur propagiert werden.tlang der Graphstruktur propagiert werden.)
• Long Short-Term Memory  + (Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spe … Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezielle Architektur rekurrenter neuronaler Netze (RNNs), die entwickelt wurde, um langfristige zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzdaten zu modellieren. Im Gegensatz zu klassischen RNNs adressieren LSTMs explizit das Problem des Verschwindens bzw. Explodierens von Gradienten.hwindens bzw. Explodierens von Gradienten.)
• Prophet  + (Prophet ist ein additives Zeitreihen-Vorhe … Prophet ist ein additives Zeitreihen-Vorhersagemodell, das speziell für geschäfts- und operationsnahe Daten mit starken Saisonalitäten, Feiertagseffekten und Trendbrüchen entwickelt wurde. Ein Kernmerkmal ist die automatische Changepoint-Erkennung: Prophet erlaubt, dass sich der Trend an datengetrieben erkannten Zeitpunkten ändert (z. B. Politikwechsel, Systemumstellungen). Die Regularisierung steuert, wie flexibel diese Änderungen sind. Saisonalitäten (jährlich, wöchentlich, täglich) sind standardmäßig enthalten und lassen sich leicht erweitern. Unter der Haube wird Prophet als Bayessches Zustandsraum-/Regressionsmodell formuliert (mit MAP-Schätzung), was robuste Vorhersageintervalle ermöglicht. Die Stärke liegt weniger in theoretischer Eleganz als in Robustheit, Skalierbarkeit und schneller Anwendung mit minimalem Feature-Engineering.wendung mit minimalem Feature-Engineering.)
• Random Forrest  + (Random Forest ist ein ensemblebasiertes ma … Random Forest ist ein ensemblebasiertes maschinelles Lernverfahren, das aus einer großen Anzahl von Entscheidungsbäumen besteht, die jeweils auf zufälligen Teilmengen der Daten und der Prädiktoren trainiert werden. Die Vorhersage erfolgt durch Aggregation der Einzelergebnisse (Mehrheitsvotum bei Klassifikation, Mittelwert bei Regression).lassifikation, Mittelwert bei Regression).)