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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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Image/ images, Fachbücher von Johanna HorleitnerDas Fachbuch "Image/Images" von Johanna Horleitner bietet eine tiefgehende Analyse der Fotografie im Kontext des Postmodernismus und der sich wandelnden Bildgestaltung im 21. Jahrhundert. Es beleuchtet die Rolle der Fotografie als Kunstform und untersucht, inwiefern sie durch digitale Medien, virtuelle Realität und digitale Bildbearbeitung beeinflusst wird. Das Buch versammelt aktuelle Positionen der Foto- und Medientheorie sowie innovative Ansätze zeitgenössischer Fotopraxis. Durch verschiedene methodische und konzeptionelle Perspektiven wird die Spezifik des Mediums Fotografie umfassend erörtert. Die Leser*innen erhalten Einblicke in die Strategien der heutigen Avantgarde und die Herausforderungen, denen sich die traditionelle Fotografie gegenübersieht. Dieses Werk ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für die Entwicklung und die theoretischen Grundlagen der Fotografie interessieren.39,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Telling Images, Fachbücher von Fabienne LiptayFilmbetrachtung hat es zunächst mit materiellen Sichtbarkeiten zu tun, mit Bildern, die dem Blick gegeben sind, bevor sie zu erzählen beginnen. Im blinden Fleck dieses Blicks liegt das, was den Bildern erst durch Erzählungen nachträglich beigegeben oder hinzugedacht wird. Was Bilder sind, wie sie gesehen und verstanden werden, variiert mit den Kontexten sowohl ihres theoretischen Entwurfs als auch ihres praktischen Gebrauchs. Filme sind jedoch immer schon mehr oder anderes als visuell verfasste Geschichten. Sie sind narrative Entfaltungen von Bildlichkeit - von dynamischen Vorstellungskomplexen, die Rückschlüsse auf ästhetische und technische, soziale und politische Aspekte der Wahrnehmung und Verwendung von Bildern erlauben. Die in diesem Buch versammelten Studien entlang der Werke bekannter Regisseure wie Michael Haneke, Krzysztof Kieslowski, Jim Jarmusch, Wim Wenders oder Ari Folman.40,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Glittering Images, Fachbücher von Camille PagliaGlitzernde Bilder Das moderne Leben ist ein Meer von Bildern. Mit so vielen visuellen Daten, die auf uns einprasseln – von persönlichen Geräten bis hin zu den Massenmedien – müssen unsere Gehirne sich schnell anpassen, um all das zu verstehen. Hier, um uns zu leiten, ist Amerikas führende intellektuelle Provokateurin, Camille Paglia. In diesen Seiten kehrt Paglia zu dem Thema zurück, das sie berühmt gemacht hat, und stellt unsere aktuelle visuelle Umgebung im epischen Rahmen der gesamten Kunstgeschichte dar. Mit ihrem charakteristischen Wagemut führt Paglia uns durch mehr als zwei Dutzend wegweisende Gemälde, Skulpturen, Architekturstile, Performance-Stücke und digitale Kunstwerke, die unsere Welt verändert haben. Sie kombiniert eine gründliche Analyse mit historischem Kontext und schult unseren Blick auf jedes Bild – von einem ägyptischen Grab bis zu Jackson Pollocks abstraktem Grün Silber und Renée Cox’ gewagtem Performance-Stück Chillin’ with Liberty. Und in ihrem beeindruckenden Fazit erklärt sie die Avantgarde-Tradition für tot und den Filmregisseur George Lucas zum grössten lebenden Künstler der Welt. Mit Energie, Gelehrsamkeit und Witz geschrieben, wird Glitzernde Bilder unsere Sichtweise grundlegend verändern. Über die Autorin Camille Paglia ist Universitätsprofessorin für Geisteswissenschaften und Medienwissenschaften an der University of the Arts in Philadelphia. Sie ist regelmässige Beiträgerin bei Salon.com und Autorin von Glitzernden Bildern; Break, Blow, Burn; Vamps & Tramps; Sex, Kunst und amerikanische Kultur; und Sexual Personae.36,29 €*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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Building Images, Fachbücher von Christine ErhardDas Fachbuch "Building Images" von Christine Erhard bietet eine tiefgehende Auseinandersetzung mit der Formensprache konstruktivistischer Architektur. Die Autorin, die in Düsseldorf lebt und arbeitet, untersucht die Abbildungsgeschichte von Architektur, insbesondere des Neuen Bauens, des Konstruktivismus und des Brutalismus. Ihre fotografischen Arbeiten basieren auf umfangreicher Archivforschung, bei der sie historische Fotografien von architektonischen Räumen und Stadtlandschaften nutzt. In Ausstellungen werden ihre Bilder in installativen Anordnungen präsentiert, wodurch eine Wechselwirkung zwischen Bild und Raum entsteht. Diese Monografie zeigt sowohl die bedeutendsten Werke als auch neue Arbeiten der Künstlerin und wird durch Texte von Christin Müller und Prof. Dr. Georg Imdahl ergänzt. Mit 208 Seiten bietet das Buch einen umfassenden Einblick in die künstlerische Auseinandersetzung mit Architektur und deren visueller Darstellung.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Saved Images, Fachbücher von hobbypopMUSEUMDas Fachbuch "Saved Images" bietet einen tiefen Einblick in die künstlerische Praxis der Gruppe hobbypopMUSEUM, die seit 1998 aktiv ist. Die Künstlergruppe, bestehend aus Sophie von Hellermann, Marie-Céline Schäfer, Christian Jendreiko, Matthias Lahme, Dietmar Lutz und André Niebur, hat sich durch ihre interaktive und medienübergreifende Herangehensweise an Kunst und Ausstellungen einen Namen gemacht. In diesem Buch werden die verschiedenen Facetten ihrer Arbeit dokumentiert, die Malerei, Skulptur, Fotografie und Video umfasst. Die Texte von Oriane Durand, Andrew Renton, Benjamin Thorel und Sam Watson ergänzen die visuelle Darstellung und bieten eine fundierte Analyse der künstlerischen Konzepte und der Entwicklung der Gruppe über zwei Jahrzehnte. "Saved Images" ist nicht nur eine Dokumentation, sondern auch eine Reflexion über die Rolle des Museums und der Ausstellung im zeitgenössischen Kunstkontext.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Image/ images, Fachbücher von Johanna HorleitnerDas Fachbuch "Image/Images" von Johanna Horleitner bietet eine tiefgehende Analyse der Fotografie im Kontext des Postmodernismus und der sich wandelnden Bildgestaltung im 21. Jahrhundert. Es beleuchtet die Rolle der Fotografie als Kunstform und untersucht, inwiefern sie durch digitale Medien, virtuelle Realität und digitale Bildbearbeitung beeinflusst wird. Das Buch versammelt aktuelle Positionen der Foto- und Medientheorie sowie innovative Ansätze zeitgenössischer Fotopraxis. Durch verschiedene methodische und konzeptionelle Perspektiven wird die Spezifik des Mediums Fotografie umfassend erörtert. Die Leser*innen erhalten Einblicke in die Strategien der heutigen Avantgarde und die Herausforderungen, denen sich die traditionelle Fotografie gegenübersieht. Dieses Werk ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für die Entwicklung und die theoretischen Grundlagen der Fotografie interessieren.39,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Telling Images, Fachbücher von Fabienne LiptayFilmbetrachtung hat es zunächst mit materiellen Sichtbarkeiten zu tun, mit Bildern, die dem Blick gegeben sind, bevor sie zu erzählen beginnen. Im blinden Fleck dieses Blicks liegt das, was den Bildern erst durch Erzählungen nachträglich beigegeben oder hinzugedacht wird. Was Bilder sind, wie sie gesehen und verstanden werden, variiert mit den Kontexten sowohl ihres theoretischen Entwurfs als auch ihres praktischen Gebrauchs. Filme sind jedoch immer schon mehr oder anderes als visuell verfasste Geschichten. Sie sind narrative Entfaltungen von Bildlichkeit - von dynamischen Vorstellungskomplexen, die Rückschlüsse auf ästhetische und technische, soziale und politische Aspekte der Wahrnehmung und Verwendung von Bildern erlauben. Die in diesem Buch versammelten Studien entlang der Werke bekannter Regisseure wie Michael Haneke, Krzysztof Kieslowski, Jim Jarmusch, Wim Wenders oder Ari Folman.40,00 €*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 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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Glittering Images, Fachbücher von Camille PagliaGlitzernde Bilder Das moderne Leben ist ein Meer von Bildern. Mit so vielen visuellen Daten, die auf uns einprasseln – von persönlichen Geräten bis hin zu den Massenmedien – müssen unsere Gehirne sich schnell anpassen, um all das zu verstehen. Hier, um uns zu leiten, ist Amerikas führende intellektuelle Provokateurin, Camille Paglia. In diesen Seiten kehrt Paglia zu dem Thema zurück, das sie berühmt gemacht hat, und stellt unsere aktuelle visuelle Umgebung im epischen Rahmen der gesamten Kunstgeschichte dar. Mit ihrem charakteristischen Wagemut führt Paglia uns durch mehr als zwei Dutzend wegweisende Gemälde, Skulpturen, Architekturstile, Performance-Stücke und digitale Kunstwerke, die unsere Welt verändert haben. Sie kombiniert eine gründliche Analyse mit historischem Kontext und schult unseren Blick auf jedes Bild – von einem ägyptischen Grab bis zu Jackson Pollocks abstraktem Grün Silber und Renée Cox’ gewagtem Performance-Stück Chillin’ with Liberty. Und in ihrem beeindruckenden Fazit erklärt sie die Avantgarde-Tradition für tot und den Filmregisseur George Lucas zum grössten lebenden Künstler der Welt. Mit Energie, Gelehrsamkeit und Witz geschrieben, wird Glitzernde Bilder unsere Sichtweise grundlegend verändern. Über die Autorin Camille Paglia ist Universitätsprofessorin für Geisteswissenschaften und Medienwissenschaften an der University of the Arts in Philadelphia. Sie ist regelmässige Beiträgerin bei Salon.com und Autorin von Glitzernden Bildern; Break, Blow, Burn; Vamps & Tramps; Sex, Kunst und amerikanische Kultur; und Sexual Personae.36,29 €*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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Banking on Images, Fachbücher von Estelle Blaschke"Banking on Images" beleuchtet die oft übersehene Rolle von Bildagenturen in der Geschichte der Fotografie. Diese Agenturen, die zu Beginn des 20. Jahrhunderts gegründet wurden, um den wachsenden Bedarf an Bildern zu decken, haben Fotografien in industrielle Waren verwandelt und damit die visuelle Kultur des Westens geprägt. Das Buch untersucht die Entwicklung und den Einfluss von Bildagenturen wie den Bettmann Archives und Corbis, die von Bill Gates gegründet wurden. Es werden zentrale Fragen behandelt, wie die Auswahlkriterien für Bilder, die Bewertung kommerzieller Bildbanken und die zugrunde liegenden fotografischen Konzepte. Durch die Analyse von Paradigmenwechseln in der Bildökonomie und technischen Fortschritten in den 1920er, 1930er und 1990er Jahren wird ein umfassendes Bild der Bildproduktion und -verbreitung gezeichnet.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Building Institution, Fachbücher von Kim FörsterDas Fachbuch "Building Institution" von Kim Förster bietet eine umfassende Analyse der Entwicklung der Architektur als Beruf und Disziplin in der postmodernen Ära. Es beleuchtet die Geschichte des Institute for Architecture and Urban Studies, das von 1967 bis 1985 in New York aktiv war. Durch umfangreiche Archivforschung und mündliche Überlieferungen wird eine kollektive Biografie erstellt, die die vielfältigen Rollen des Instituts und das dynamische Zusammenspiel von Forschung, Design, Bildung, Kultur und Verlagswesen detailliert darstellt. Der Band untersucht die Transformation der kulturellen Produktion in eine Praxis sowie die kulturelle und globale Postmodernisierung der Architektur und leistet damit einen bedeutenden Beitrag zur institutionellen Geschichte der Architektur.51,29 €*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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