Perfil personal
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 4: Educación de calidad -
ODS 6: Agua limpia y saneamiento -
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura -
ODS 10: Reducción de las desigualdades -
ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles -
ODS 12: Producción y consumo responsables -
ODS 13: Acción por el clima
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Felix Mohr está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de esta persona. Juntos, forma una huella digital única.
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
Producción científica
- 8 Artículo
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Learning Curves for Decision Making in Supervised Machine Learning - A Survey
Mohr, F. (Autor Corresponsal) & van Rijn, J. N. (Segundo Autor), dic. 2024, En: Machine Learning. 113, 11, p. 8371-8425 55 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto28 Citas (Scopus) -
Predictive model for the classification of university students at risk of academic loss
Título traducido de la contribución :Modelo predictivo para la clasificación de estudiantes universitarios en riesgo de pérdida académica Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto -
The unreasonable effectiveness of early discarding after one epoch in neural network hyperparameter optimization
Egele, R. (Autor Corresponsal), Mohr, F. (Segundo Autor), Viering, T. & Balaprakash, P., 7 sep. 2024, En: Neurocomputing. 597, 127964.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto11 Citas (Scopus) -
Fast and informative model selection using learning curve cross-validation
Título traducido de la contribución :Fast and informative model selection using learning curve cross-validation Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
53 Citas (Scopus) -
Naive automated machine learning
Título traducido de la contribución :Naive automated machine learning Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
20 Citas (Scopus)