NDFF en VAART software starten pilot datavalidatie met machine learning
De NDFF en VAART software starten een pilotonderzoek naar de mogelijkheden van machine learning (ML) voor datavalidatie. Datavalidatie is belangrijk voor de NDFF, want zij
AFFiNe opgenomen in wereldwijde datacollectie voor natuurbehoud
AFFiNe, onze open source dataset voor beeldherkenning van Nederlandse vissen, is opgenomen in de wereldwijde LILA BC collectie. Dit helpt machine learning ontwikkelaars en biologen
Data-onderzoek naar bedreiging herintroductie inheemse Europese steur
Paper: The conservation paradox of critically endangered fish species: Trading alien sturgeons versus native sturgeon reintroduction in the Rhine-Meuse river delta. Niels Brevé (Wageningen University
Voorspellen met je eigen database
In dit artikel lees je hoe je vanuit bestaande data een algoritme kan maken dat helpt om bijvoorbeeld fouten, risico’s of afwijkingen te detecteren. En
Open source dataset voor beeldherkenning Nederlandse vissoorten
We publiceerden AFFiNe – Angling Freshwater Fish Netherlands, een openbare dataset met afbeeldingen en annotaties van 30 Nederlandse vissoorten voor het trainen van beeldherkenning van
Zelflerende software: dynamisch optimaliseren en aanpassen
Optimalisatievraagstukken kun je met software in de basis op twee manieren beantwoorden: lineair geprogrammeerd of dynamisch lerend. Wij kozen voor het tweede, in een proof