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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Benjamin Rubloff, Fachbücher von Benjamin RubloffDas Buch "Benjamin Rubloff: When I was there" ist ein Fachbuch, das sich mit den Themen Kunst, Musik und Design auseinandersetzt. Verfasst von Benjamin Rubloff, bietet es eine tiefgehende Analyse und Perspektive auf diese kreativen Bereiche. Der Leinen-Einband verleiht dem Werk eine ansprechende und hochwertige Optik, während die englische Sprache es einem breiten Publikum zugänglich macht. Mit einer Höhe von 25,4 cm und einer Breite von 19,7 cm ist das Buch handlich und eignet sich sowohl für den persönlichen Gebrauch als auch für die Verwendung in Bildungseinrichtungen. Es umfasst 116 Seiten, die reich an Informationen und visuellen Elementen sind, und wiegt 602 Gramm, was es zu einem kompakten Begleiter für Kunst- und Designinteressierte macht. Die Publikation ist für das Jahr 2024 vorgesehen und stellt eine wertvolle Ressource für alle dar, die sich für die Schnittstellen zwischen Kunst, Musik und Design interessieren.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jessica Benjamin, Fachbücher von Jessica Benjamin"Die Fesseln der Liebe" von Jessica Benjamin ist eine tiefgehende Analyse der psychologischen Dynamiken, die Unterwerfungsverhältnisse in zwischenmenschlichen Beziehungen prägen. Die Autorin, eine erfahrene Psychoanalytikerin aus New York, untersucht, wie sowohl Individuen als auch gesellschaftliche Strukturen zur Entstehung und Vertiefung dieser Verhältnisse beitragen. Sie beleuchtet die komplexen psychischen Prozesse, die sowohl Unterwerfer als auch Unterworfene in eine Art von Komplizenschaft führen. Benjamin geht der Frage nach, warum Menschen, insbesondere Frauen, oft eine Lust an der Unterwerfung empfinden, und bietet damit einen neuen Ansatz zur Psychoanalyse. Ihr Werk ist nicht nur eine theoretische Abhandlung, sondern auch ein bedeutender Beitrag zum zeitgenössischen gesellschaftlichen Denken, der klinische Erfahrungen und aktuelle psychologische Forschungen integriert. Die kritische Auseinandersetzung mit Themen wie Liebe, Macht und Gleichheit macht dieses Buch zu einer unverzichtbaren Lektüre für alle, die sich mit den psychologischen Aspekten von Beziehungen beschäftigen.29,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Benjamin Bock, Fachbücher von Benjamin Bock, Carsten J. Krones38 Kapitel bieten Alltagssituationen aus allen Bereichen des Fachgebietes als lebendige Beschreibungen: die Ärztinnen und Ärzte einer fiktiven viszeralchirurgischen Abteilung, die Patienten untersuchen, Diagnosen stellen und die richtige Therapie mit ihren Kollegen diskutieren, sind individuelle Menschen mit eigenen Ansichten, Plänen und Reaktionsweisen. Aber auch die Sorgen und Fragen der Patienten kommen nicht zu kurz. Die Fallgeschichten bieten den Rahmen für harte Fakten: präzise und kompakte Wissensportionen informieren zu Fragen, wie sie der Oberarzt während der Operation oder der Prüfer bei der Facharztprüfung stellen könnte; im Kontext der Geschichten prägen sie sich ins Gedächtnis ein. Tauchen Sie ein in die Atmosphäre und das konzentrierte Fachwissen einer chirurgischen Abteilung!.74,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Rauschen, Fachbücher von Katinka BockDas Fachbuch "Rauschen" von Katinka Bock bietet einen tiefen Einblick in die künstlerische Praxis der renommierten Künstlerin, die in Frankfurt am Main geboren wurde und heute in Berlin und Paris lebt. In diesem Katalog werden drei bedeutende Ausstellungen dokumentiert, die zwischen 2019 und 2020 stattfanden. Bock nutzt eine Vielzahl von Materialien wie Bronze, Kupfer, Glas, Holz und Stein, um Skulpturen und Installationen zu schaffen, die sowohl die Konzepte von Zeitlichkeit als auch von Raum erforschen. Ihre Werke reflektieren eine intensive Auseinandersetzung mit Geschichte, Topografie und Geografie und schaffen eine Verbindung zwischen Innen- und Aussenräumen. Der Katalog verwebt die unterschiedlichen Ausstellungsstationen zu einer kohärenten Erfahrung und thematisiert die Bedeutung von Materialien, insbesondere Bronze, als Träger von Energie und emotionaler Resonanz. Mit Beiträgen von verschiedenen Autoren wird die Vielschichtigkeit von Bocks Arbeiten umfassend beleuchtet.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Benjamin Rubloff, Fachbücher von Benjamin RubloffDas Buch "Benjamin Rubloff: When I was there" ist ein Fachbuch, das sich mit den Themen Kunst, Musik und Design auseinandersetzt. Verfasst von Benjamin Rubloff, bietet es eine tiefgehende Analyse und Perspektive auf diese kreativen Bereiche. Der Leinen-Einband verleiht dem Werk eine ansprechende und hochwertige Optik, während die englische Sprache es einem breiten Publikum zugänglich macht. Mit einer Höhe von 25,4 cm und einer Breite von 19,7 cm ist das Buch handlich und eignet sich sowohl für den persönlichen Gebrauch als auch für die Verwendung in Bildungseinrichtungen. Es umfasst 116 Seiten, die reich an Informationen und visuellen Elementen sind, und wiegt 602 Gramm, was es zu einem kompakten Begleiter für Kunst- und Designinteressierte macht. Die Publikation ist für das Jahr 2024 vorgesehen und stellt eine wertvolle Ressource für alle dar, die sich für die Schnittstellen zwischen Kunst, Musik und Design interessieren.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jessica Benjamin, Fachbücher von Jessica Benjamin"Die Fesseln der Liebe" von Jessica Benjamin ist eine tiefgehende Analyse der psychologischen Dynamiken, die Unterwerfungsverhältnisse in zwischenmenschlichen Beziehungen prägen. Die Autorin, eine erfahrene Psychoanalytikerin aus New York, untersucht, wie sowohl Individuen als auch gesellschaftliche Strukturen zur Entstehung und Vertiefung dieser Verhältnisse beitragen. Sie beleuchtet die komplexen psychischen Prozesse, die sowohl Unterwerfer als auch Unterworfene in eine Art von Komplizenschaft führen. Benjamin geht der Frage nach, warum Menschen, insbesondere Frauen, oft eine Lust an der Unterwerfung empfinden, und bietet damit einen neuen Ansatz zur Psychoanalyse. Ihr Werk ist nicht nur eine theoretische Abhandlung, sondern auch ein bedeutender Beitrag zum zeitgenössischen gesellschaftlichen Denken, der klinische Erfahrungen und aktuelle psychologische Forschungen integriert. Die kritische Auseinandersetzung mit Themen wie Liebe, Macht und Gleichheit macht dieses Buch zu einer unverzichtbaren Lektüre für alle, die sich mit den psychologischen Aspekten von Beziehungen beschäftigen.29,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Die Familie unter dem Mikroskop, Fachbücher von Bettina, Bock von Wülfingen, Bettina Bock von WülfingenWie eine bahnbrechende Entdeckung der Zellbiologie die Geschlechterhierarchie infrage stellte. Wenn Spermium und Eizelle sich bei der Zeugung vereinigen, geben beide ihr Erbmaterial an den Embryo weiter. Dieser seinerzeit revolutionäre biologische Befund von 1875 hatte weitreichende Folgen, nicht zuletzt für das Erb- und Familienrecht. Denn aus der Erkenntnis, dass väterliche und mütterliche Anteile an die Nachkommen weitergegeben werden, resultierten politische Fragen der Gleichberechtigung und der Verteilungsgerechtigkeit. Solche Themen waren speziell im Deutschen Kaiserreich virulent, als zwischen 1870 und 1900 das Bürgerliche Gesetzbuch entstand. Das BGB legte die Grundlage für das Verständnis von Familie als biologischer Einheit, Wirtschaftsgemeinschaft und von geschlechtlicher Arbeitsteilung, wie sie bis in das 21. Jahrhundert hinein wirksam geblieben ist.44,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Benjamin Novalis-Hofmann, Fachbücher von Benjamin-Novalis HofmannDas Fachbuch "Benjamin Novalis-Hofmann" bietet einen tiefen Einblick in das künstlerische Schaffen des Malers Benjamin-Novalis Hofmann, der seit zwanzig Jahren an einem einzigartigen Motivrepertoire arbeitet. Seine Werke zeichnen sich durch anspielungsreiche Bezüge aus, die die traditionelle Unterscheidung zwischen Abstraktion und Figuration in Frage stellen. Die ästhetische Qualität seiner Malerei, die kunstvolle Bildästhetik sowie die religiös-philosophische Dimension seiner Arbeiten machen sie zu einem hermetischen Erlebnis. Das Buch präsentiert eine Auswahl von Arbeiten aus zwei Jahrzehnten und beleuchtet die vielfältigen Fragestellungen, die Hofmann in seiner Kunst behandelt. Die Deutungstiefe seiner Werke ist variabel und wird durch eine Vielzahl visueller und akustischer Impressionen beeinflusst, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Kunstinteressierte und -schaffende macht.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
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