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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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Integrierte Business-Informationssysteme, Fachbücher von Klaus-Dieter GronwaldEnterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM), Customer Relationship Management (CRM), Business Intelligence (BI) und Big Data Analytics (BDA) sind unternehmerische Aufgaben und Prozesse, die durch standardisierte Softwarelösungen unterstützt werden. Dieses Lehrbuch lässt Studierende direkt aus der Businessperspektive anhand eines rollenbasierten Business Games erfahren, wie unternehmerische Aufgaben und Prozesse mit Hilfe standardisierter Softwaresysteme realisiert werden. Dadurch vermittelt es managementorientiertes Denken und Handeln, das für Informatiker, die sich mit geschäftsprozessorientierten IT-Lösungen befassen, unerlässlich ist. Die dritte Auflage des Buches wurde vollständig überarbeitet, neu strukturiert und um aktuelle Themenbereiche wie Blockchains in der Supply Chain und die Beziehung von Big Data Analytics zu Artificial Intelligence und Machine Learning ergänzt. Die Struktur des Buches orientiert sich an der schrittweisen Implementierung und Integration der jeweiligen Informationssysteme aus Unternehmens-, Business- und Managementsicht. Teil I enthält ausführliche Kapitel zu den behandelten Themen mit Online-Tests und -Übungen zu jedem Kapitel. Teil II führt in das Rollenspiel und in die Online-Gaming- und Simulationsumgebung ein. Ergänzendes Unterrichtsmaterial, Präsentationen, Templates und Videoclips stehen online im Gamingbereich zur Verfügung. Die für dieses Buch neu geschaffene Gaming- und Businesssimulation enthält neben der bisherigen Bier-Division neu eine Mineral- und Tafelwasser-Division, eine Soft-Drink-Division sowie ein Fertigungsunternehmen für Barcode-Kassensysteme mit ihren speziellen Geschäftsprozessen und Supply Chains.44,99 €*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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Praxiswissen Betriebliche Altersversorgung, Fachbücher von Gregor Thüsing, Thomas GranetznyDie betriebliche Altersversorgung (bAV) ist ein wichtiges Instrument der Mitarbeitendenbindung und erhöht gleichzeitig das Arbeitgeberimage. Zudem erfüllen Unternehmen damit den gesetzlichen Anspruch auf Entgeltumwandlung und können Lohnnebenkosten sparen. Dieses Buch zeigt, welche arbeitsrechtlichen Grundlagen gelten, welche Durchführungswege es gibt und wie die bAV verwaltet wird. Mit allen rechtlichen Änderungen zum 01.01.2018. Inhalte: - Finanzierungsformen: arbeitgeberfinanzierte Versorgung, Entgeltumwandlung, Umfassungszusage - Plangestaltungen: Leistungs- und Beitragszusagen - Rechtsbegründungsakte: individualvertragliche Zusage, Betriebsvereinbarung, Tarifvereinbarung - Praxisfragen: Abfindung, Übertragung und Abänderung von Versorgungszusagen, Anpassung von Vorsorgeleistungen Neu in der 2. Auflage: - Aktualisierte Rechtslage - Befristete Versorgungszusage - Buy-out - Datenschutz und ESG in der bAV Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: E-Book direkt online lesen im Browser, persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern.49,99 €*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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Betriebliche Informationssysteme, Fachbücher von Klaus-Peter Fähnrich, Hans-Jörg BullingerDas Buch beschreibt umfassend die programmiertechnischen Methoden und Werkzeuge, mit denen Softwaresysteme für die Bereithaltung und Verarbeitung technischer und betriebswirtschaftlicher Informationen in der Industrie entwickelt werden. Im ersten Teil werden für alle Phasen der Anwendungsentwicklung Methoden der Analyse und Gestaltung beschrieben. Der zweite Teil befasst sich mit den modernen Realisierungswerkzeugen, die sich im industriellen Einsatz bereits bewährt haben. Ein besonderer Schwerpunkt des Buches liegt auf der Entwicklung von Benutzerschnittstellen unter softwareergonomischen Gesichtspunkten. Dafür wird ein durchgängiges Verfahren präsentiert und in den allgemeinen Kontext der Methodik des Software-Engineering gestellt.109,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Betriebliche Organisation, Fachbücher von Thomas BreisigVerstehen von Unternehmensorganisation. Dieses Lehrbuch bietet einen kompakten Überblick über alle wichtigen Bereiche der Unternehmensorganisation. Neben organisatorisch-theoretischen Ansätzen und der strukturellen sowie prozessualen Organisation werden Themen wie die Kultur einer Organisation, die Beziehung zwischen Organisation und strategischem Management sowie die Organisation interorganisationaler Beziehungen behandelt. Darüber hinaus werden die wichtigsten Managementkonzepte vorgestellt und kritisch bewertet. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen die manchmal komplexen Theorien und Zusammenhänge. Fragen mit detaillierten Lösungen und Diskussionsanregungen für jedes Kapitel ermöglichen eine komfortable Überprüfung des Lernfortschritts und unterstützen die Prüfungsvorbereitung im Fach "Organisation." Inhalt: Der Begriff 'Organisation.' Organisatorisch-theoretische Ansätze. Dimensionen formaler Organisationsstrukturen. Strukturelle Organisation. Prozessorganisation. Kultur der Organisation. Organisation und Wandel. Organisation und strategisches Management. Interorganisationale Beziehungen. Managementkonzepte. Organisation und Mitbestimmung. Ausblick. Lösungshinweise zu den Aufgaben und Diskussionsanregungen.31,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Integrierte Business-Informationssysteme, Fachbücher von Klaus-Dieter GronwaldEnterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM), Customer Relationship Management (CRM), Business Intelligence (BI) und Big Data Analytics (BDA) sind unternehmerische Aufgaben und Prozesse, die durch standardisierte Softwarelösungen unterstützt werden. Dieses Lehrbuch lässt Studierende direkt aus der Businessperspektive anhand eines rollenbasierten Business Games erfahren, wie unternehmerische Aufgaben und Prozesse mit Hilfe standardisierter Softwaresysteme realisiert werden. Dadurch vermittelt es managementorientiertes Denken und Handeln, das für Informatiker, die sich mit geschäftsprozessorientierten IT-Lösungen befassen, unerlässlich ist. Die dritte Auflage des Buches wurde vollständig überarbeitet, neu strukturiert und um aktuelle Themenbereiche wie Blockchains in der Supply Chain und die Beziehung von Big Data Analytics zu Artificial Intelligence und Machine Learning ergänzt. Die Struktur des Buches orientiert sich an der schrittweisen Implementierung und Integration der jeweiligen Informationssysteme aus Unternehmens-, Business- und Managementsicht. Teil I enthält ausführliche Kapitel zu den behandelten Themen mit Online-Tests und -Übungen zu jedem Kapitel. Teil II führt in das Rollenspiel und in die Online-Gaming- und Simulationsumgebung ein. Ergänzendes Unterrichtsmaterial, Präsentationen, Templates und Videoclips stehen online im Gamingbereich zur Verfügung. Die für dieses Buch neu geschaffene Gaming- und Businesssimulation enthält neben der bisherigen Bier-Division neu eine Mineral- und Tafelwasser-Division, eine Soft-Drink-Division sowie ein Fertigungsunternehmen für Barcode-Kassensysteme mit ihren speziellen Geschäftsprozessen und Supply Chains.44,99 €*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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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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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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Praxiswissen Betriebliche Altersversorgung, Fachbücher von Gregor Thüsing, Thomas GranetznyDie betriebliche Altersversorgung (bAV) ist ein wichtiges Instrument der Mitarbeitendenbindung und erhöht gleichzeitig das Arbeitgeberimage. Zudem erfüllen Unternehmen damit den gesetzlichen Anspruch auf Entgeltumwandlung und können Lohnnebenkosten sparen. Dieses Buch zeigt, welche arbeitsrechtlichen Grundlagen gelten, welche Durchführungswege es gibt und wie die bAV verwaltet wird. Mit allen rechtlichen Änderungen zum 01.01.2018. Inhalte: - Finanzierungsformen: arbeitgeberfinanzierte Versorgung, Entgeltumwandlung, Umfassungszusage - Plangestaltungen: Leistungs- und Beitragszusagen - Rechtsbegründungsakte: individualvertragliche Zusage, Betriebsvereinbarung, Tarifvereinbarung - Praxisfragen: Abfindung, Übertragung und Abänderung von Versorgungszusagen, Anpassung von Vorsorgeleistungen Neu in der 2. Auflage: - Aktualisierte Rechtslage - Befristete Versorgungszusage - Buy-out - Datenschutz und ESG in der bAV Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: E-Book direkt online lesen im Browser, persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxishandbuch Betriebliche Altersversorgung und Zeitwertkonten, Fachbücher von Mathias UlbrichDas Praxishandbuch behandelt sämtliche relevanten Gebiete der betrieblichen Altersversorgung (bAV) und der Zeitwertkonten. In der 2. Auflage wurde es aktualisiert und überarbeitet sowie um ein Kapitel zur personalwirtschaftlichen Bedeutung der bAV ergänzt. Das Werk bietet einen umfassenden Leitfaden zum professionellen Management mit konkreten Lösungsansätzen zu wichtigen Detailfragen und benennt weiterführende Quellen aus Rechtsprechung und Literatur. Erfahrene Praktiker mit ausgewiesener Expertise stellen die komplexe Thematik prägnant und verständlich dar, ohne auf die erforderliche fachliche Tiefe zu verzichten.119,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Einführung in das betriebliche Rechnungswesen, Fachbücher von Mirja MummDieses Lehr- und Arbeitsbuch bietet eine umfassende Einführung in die Finanzbuchhaltung von Industrie- und Handelsunternehmen. Nach der Erläuterung grundlegender Begriffe und der Buchungstechnik liegen Schwerpunkte auf der Behandlung praxisrelevanter Geschäftsvorfälle und der periodengerechten Erfolgsabgrenzung. Die didaktisch geschickt aufbereiteten Inhalte werden von vielen Beispielen begleitet. Dadurch wendet sich das Buch nicht nur an Studierende an Fachhochschulen und Universitäten, sondern eignet sich ebenfalls zum Selbststudium. Den gesamten Stoff abdeckende Übungsaufgaben mit Lösungshinweisen helfen dem Leser, das erworbene Wissen anzuwenden und zu vertiefen. Die 4. Auflage berücksichtigt den aktuellen Rechtsstand.34,99 €*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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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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* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.