Produkt zum Begriff Maschinelles Lernen:
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Kinder-Sichtwortspiele, sprechende Lernkarten, Lernen von Englisch und Russisch, maschinelles Lernen, elektronisches Buch, Lesegerät für Kleinkinder
Thema : Tiere & Natur,Berufe,Sport,Musik Warnung : Nein Modell-Nr : Leser Empfehlen Alter : 0–3 Jahre, 3–6 Jahre, 6–12 Jahre, 14+ Jahre Zertifizierung : CE, CCC
Preis: 52.99 € | Versand*: 0.0 € -
Coral USB Accelerator Google Edge TPU, maschinelles Lernen unterstützt AutoML Vision Edge, Raspberry
Coral USB Accelerator Google Edge TPU, maschinelles Lernen unterstützt AutoML Vision Edge, Raspberry
Preis: 76.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt unter anderem Predictive Analytics, Personalisierung von Diensten und Produkten sowie Automatisierung von Prozessen. Maschinelles Lernen wird auch für Betrugserkennung, medizinische Diagnosen und Optimierung von Lieferketten eingesetzt. Insgesamt bietet diese Technologie vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Entwicklung innovativer Lösungen.
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Welche verschiedenen Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten hat maschinelles Lernen in der heutigen Geschäftswelt?
Maschinelles Lernen wird in der Geschäftswelt für die Personalisierung von Marketingkampagnen, die Optimierung von Lieferketten und die Vorhersage von Kundenverhalten eingesetzt. Es wird auch verwendet, um Betrug zu erkennen, Risiken zu bewerten und operative Prozesse zu automatisieren. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Wo können verschiedene Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gefunden werden?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie. Sie werden auch in der Bilderkennung, Spracherkennung und Prozessautomatisierung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete sind Robotik, Marketing und Sicherheitstechnologien.
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Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Zukunft dazu beitragen, komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch automatisierte Prozesse können sie effizienter arbeiten und neue Lösungsansätze entwickeln. Dadurch können sie dazu beitragen, innovative Technologien zu entwickeln und komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Umweltschutz zu lösen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Lernen:
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Lernspielzeug, Sichtwörter, Spiele, sprechende Lernkarten, Englisch lernen, maschinelles elektronisches Buch für Kinder, interaktives Aktivitätsgeschenk baby blau
Thema : Tiere & Natur,Transport,Berufe,Musik Zertifizierung : China zertifiziert (3C),Europa zertifiziert (EG) Warnung : Von Feuer fernhalten Modell-Nr : QWZ918-blau rosa Markenname : QWZ Ursprung : Festlandchina Empfehlen Alter : 3-6 Jahre Zertifizierung : CE, CCC
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Maschinelles Quilten Nähen Patchwork Lineal Gitterschneidewerkzeug Love Style
Beschreibung: - Patchwork-Vorlagen für Sammellineale zum Quilten von Mäandern und gepunkteten Mustern auf Sammelflächen oder anderen textilbasierten Projekten. - Hilft dabei, Ihre eigene, einzigartige Form zu erhalten und sorgt dafür, dass Ihre Designs schön und professionell aussehen. - Einfach zu bedienen und muss nur mit dem Linealfuß richtig installiert an Ort und Stelle eingerastet werden und folgen Sie der Vorlage für ein fantastisches Tesselationsmuster. - Geeignet für Anfänger oder Profis und ermöglicht es Ihnen, einen schönen Quilt in nur wenigen Stunden zu machen - Die Steppeinlagen für das Maschinelle Quilten sind ziemlich solide und auf Lange Standfestigkeit gebaut. Es ist einfach zu montieren und mit jedem Modell der Nähmaschine zu verwenden. Spezifikation: - Liebesstil:Ca. 98 x 93 mm / 3,86 x 3,66 Zoll - Wave-Stil:Ca. 98x37mm / 3.86x1.46inch - Dreiecksstil:Ca. 144 x 76 mm / 5,67 x 2,99 Zoll Paket beinhaltet: 1 Stück Stepplineal
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Nachhaltigkeit und Digitalisierung ¿ (k)ein unternehmerisches Dilemma
Nachhaltigkeit und Digitalisierung ¿ (k)ein unternehmerisches Dilemma , Dieses Fachbuch, ausgezeichnet mit dem Austrian SDG-Award 2021 in der Kategorie Medien, wirft einen konstruktiv kritischen Blick auf die zwei großen Themen unserer Zeit: Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Die strategischen und operativen Einsatzfelder der Digitalisierung wachsen ebenso wie der Anspruch auf eine nachhaltige Wirtschaft, welcher auf die Forderungen der 17 Sustainable Development Goals (SDGs) zurückzuführen ist. Eine gemeinsame Betrachtungsweise ist unumgänglich und gegensätzliche Ansprüche müssen überdacht werden. Namhafte und engagierte Expert*innen zeigen, dass nachhaltiges Wirtschaften und Digitalisierung keine Gegenpole sein müssen. Geschrieben für Menschen, die sich ihrer unternehmerischen, ökologischen und sozialen Verantwortung bewusst sind und nach Impulsen für eine erfolgreiche Umsetzung suchen. Dazu bieten die Autor*innen aus Wissenschaft, Institutionen und Wirtschaft neue Perspektiven auf die großen Zukunftsfelder Arbeit, Bauen, Berufliche Bildung, Energie, Gesundheit, Industrie, Kommunikation, Konsum, Kunst & Kultur, Landwirtschaft, Mobilität und Tourismus. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Bewegtes Lernen
Bewegtes Lernen , Die Frage, wie Menschen, und hier vor allem Kinder und Jugendliche lernen, ist spätestens seit dem Bekanntwerden der Ergebnisse der PISA¬Studie eine der am häufigsten gestellten und diskutierten Frage. Das Buch greift diese aktuellen Diskurse des Lernens auf und erweitert sie um den Diskurs zum Bewegten Lernen. Die VerfasserInnen plädieren für eine Sichtweise von Lernen, die Leiblichkeit und Bewegung, also die aktive, erfahrungs- und problembezogene Art menschlicher Auseinandersetzung mit Themen, ausdrücklich in den schulischen Lernprozess mit einbezieht. Das Buch ist in zwei Teile gegliedert: Im ersten Teil werden die Diskurse des Lernens und die Theorien des Bewegten Lernens vorgestellt und diskutiert. Im zweiten Teil des Buches werden sieben Unterrichtsprojekte zum Bewegten Lernen aus den Fächern Sachunterricht, Mathematik, Sprache, Religion und Bewegungserziehung vorgestellt und mit Bezug auf die zuvor erörterten Theorien zum Bewegten Lernen didaktisch reflektiert. Die Unterrichtsprojekte behandeln Themen aus dem Unterricht der Grundschule wie "die Kraft von Luft und Wasser spüren", "die Lebens- und Erkenntniswelt der antiken Griechen", "das mobile Klassen¬zimmer - ein Lernprojekt zum dynamischen Sitzen", "mit Körpermaßen messen", "Biosphäre und Ökosysteme", "Don Quijote im Literaturunterricht einer spanischen Grundschule" und, aus dem Unterricht der Sekundarstufe, "Theodizee: Die Frage nach Gott am Beispiel der Hiob-Geschichte". , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201704, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Hildebrandt-Stramann, Reiner~Beckmann, Heike~Neumann, Dirk~Probst, Andrea~Wichmann, Klaus, Seitenzahl/Blattzahl: 160, Keyword: Sportunterricht, Fachschema: Pädagogik / Theorie, Philosophie, Anthropologie~Bildung / Bildungsmanagement~Bildungsmanagement~Management / Bildungsmanagement~Bildungspolitik~Politik / Bildung~Hochschule - Privathochschule~Pädagogik~Lernen / Didaktik, Methodik, Unterricht~Lernen / Lerntheorie, Lernforschung~Studium, Fachkategorie: Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung~Schule und Lernen~Bildungsstrategien und -politik, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Pädagogik: Theorie und Philosopie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media, Länge: 228, Breite: 157, Höhe: 17, Gewicht: 282, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 €
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In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.
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Wie kann maschinelles Lernen im Fußball dazu beitragen, die Leistung von Spielern und Teams zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um Daten zu analysieren und Muster in Spielerleistungen zu identifizieren. Dadurch können Trainer fundierte Entscheidungen treffen und Trainingseinheiten individuell anpassen. Zudem können Algorithmen eingesetzt werden, um taktische Strategien zu optimieren und Spielverläufe vorherzusagen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und ihre Anwendungen in der Industrie?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Dies führt zu fortschrittlicheren und effizienteren Anwendungen in der Industrie, wie beispielsweise in der Produktion, Qualitätssicherung und Logistik. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Unternehmen ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und die Produktivität steigern.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen und wie beeinflusst es die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind unter anderem Bilderkennung, Spracherkennung und Predictive Analytics. Maschinelles Lernen trägt zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz bei, indem es Algorithmen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch können Systeme immer komplexere Aufgaben eigenständig lösen und menschenähnliche Entscheidungen treffen.
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