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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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Startup Valuation, Fachbücher von Roberto Moro-ViscontiDas Buch "Startup Valuation" in seiner zweiten Auflage bietet eine umfassende Einführung in die Bewertung von Startups und Scaleups. Es beleuchtet die besonderen Merkmale innovativer Startups, die durch ein hohes Wachstumspotenzial gekennzeichnet sind, jedoch oft Liquidität absorbieren. Diese Eigenschaften machen sie für traditionelle Banken weniger attraktiv, weshalb alternative Finanzierungsquellen wie Venture Capital oder Private Equity an Bedeutung gewinnen. Das Buch beschreibt, wie Startups in einem dynamischen Ökosystem mit etablierten Unternehmen interagieren, um Innovation, Technologie und Flexibilität zu fördern. Es behandelt die zentralen Bewertungsparadigmen, die für Startups von entscheidender Bedeutung sind, wenn sie externe Finanzierungen suchen. Ergänzt durch praktische Fallstudien aus Bereichen wie FinTech, digitalen Plattformen und e-Health-Anwendungen, dient dieses Werk als Leitfaden für Praktiker, Studierende und Akademiker, die sich mit den aktuellen Bewertungsmustern von Startups und deren strategischer Geschäftsplanung auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*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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Valuation, Fachbücher von Wessels David, Goedhart Marc, Koller Tim, McKinsey & Company Inc.Das Fachbuch "Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies" von McKinsey & Company Inc. bietet eine umfassende Analyse und fundierte Methoden zur Bewertung von Unternehmen. Mit einem festen Einband und einer Seitenanzahl von 976 Seiten ist es ein umfangreiches Werk, das sich an Fachleute im Bereich Wirtschaft und Recht richtet. Das Buch behandelt zentrale Themen der Betriebswirtschaft und vermittelt wertvolle Kenntnisse zur effektiven Messung und Verwaltung des Unternehmenswerts. Verfasst in englischer Sprache, ist es sowohl für Studierende als auch für Praktiker geeignet, die ihre Kenntnisse in der Unternehmensbewertung vertiefen möchten. Die Publikation stammt aus den USA und wurde im Jahr 2025 veröffentlicht. Dieses Sachbuch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den komplexen Aspekten der Unternehmensbewertung auseinandersetzen.90,80 €*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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Business Valuation, Fachbücher von Manfred Jürgen Matschke, Gerrit BröselUnd ordnet sie der relevanten Funktion der Unternehmensbewertung zu. Die Unterteilung der Unternehmensbewertung in drei Phasen ist ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Transparenz des Prozesses. Die in diesem Buch eingeführten Schritte sind: 1. Bestimmung der relevanten Datenerhebung, 2. Transformation der relevanten Daten in einen Wert, 3. Nutzung des bestimmten Wertes. Ein zentraler Aspekt dieses Lehrbuchs ist die Analyse des Bewertungsprozesses aus der Perspektive sowohl des Käufers als auch des Verkäufers. Letztendlich wird das Buch den Lesern die grundlegenden Prinzipien der funktionalen Unternehmensbewertung präsentieren, die, wenn sie breiter angewendet würden, die Schwere zumindest einiger jüngster Finanzkrisen hätten mildern können. Das Buch bietet Studierenden, Forschern und Praktikern, die an der Bewertung interessiert sind oder daran beteiligt sind, klar formulierte Lernziele und ausgewählte Kontrollfragen. Das skizzierte systematische Konzept macht das Buch zudem sehr gut für das Selbststudium geeignet.45,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Damodaran on Valuation, Fachbücher von Aswath Damodaran"Damodaran on Valuation" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den komplexen Aspekten der Unternehmensbewertung auseinandersetzt. Verfasst von Aswath Damodaran, einem anerkannten Experten auf diesem Gebiet, bietet das Buch sowohl theoretische als auch praktische Einblicke in die Bewertung von Unternehmen. Es richtet sich an Studierende, Fachleute und Lehrende, die ein tiefes Verständnis für die Methoden und Techniken der Unternehmensbewertung entwickeln möchten. Die zweite Auflage des Buches zeichnet sich durch ihre klare Struktur und verständliche Sprache aus, die es ermöglicht, auch komplexe Konzepte leicht zu erfassen. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungsbeispielen macht es zu einem unverzichtbaren Nachschlagewerk für alle, die sich ernsthaft mit der Materie beschäftigen.93,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Startup Valuation, Fachbücher von Roberto Moro-ViscontiDas Buch "Startup Valuation" in seiner zweiten Auflage bietet eine umfassende Einführung in die Bewertung von Startups und Scaleups. Es beleuchtet die besonderen Merkmale innovativer Startups, die durch ein hohes Wachstumspotenzial gekennzeichnet sind, jedoch oft Liquidität absorbieren. Diese Eigenschaften machen sie für traditionelle Banken weniger attraktiv, weshalb alternative Finanzierungsquellen wie Venture Capital oder Private Equity an Bedeutung gewinnen. Das Buch beschreibt, wie Startups in einem dynamischen Ökosystem mit etablierten Unternehmen interagieren, um Innovation, Technologie und Flexibilität zu fördern. Es behandelt die zentralen Bewertungsparadigmen, die für Startups von entscheidender Bedeutung sind, wenn sie externe Finanzierungen suchen. Ergänzt durch praktische Fallstudien aus Bereichen wie FinTech, digitalen Plattformen und e-Health-Anwendungen, dient dieses Werk als Leitfaden für Praktiker, Studierende und Akademiker, die sich mit den aktuellen Bewertungsmustern von Startups und deren strategischer Geschäftsplanung auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*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 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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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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Valuation, Fachbücher von Wessels David, Goedhart Marc, Koller Tim, McKinsey & Company Inc.Das Fachbuch "Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies" von McKinsey & Company Inc. bietet eine umfassende Analyse und fundierte Methoden zur Bewertung von Unternehmen. Mit einem festen Einband und einer Seitenanzahl von 976 Seiten ist es ein umfangreiches Werk, das sich an Fachleute im Bereich Wirtschaft und Recht richtet. Das Buch behandelt zentrale Themen der Betriebswirtschaft und vermittelt wertvolle Kenntnisse zur effektiven Messung und Verwaltung des Unternehmenswerts. Verfasst in englischer Sprache, ist es sowohl für Studierende als auch für Praktiker geeignet, die ihre Kenntnisse in der Unternehmensbewertung vertiefen möchten. Die Publikation stammt aus den USA und wurde im Jahr 2025 veröffentlicht. Dieses Sachbuch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den komplexen Aspekten der Unternehmensbewertung auseinandersetzen.90,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Business-Symbole einfach zeichnen lernen, Fachbücher von Johannes SauerDer Leuchtturm ist ein kraftvolles Motiv. Als ein Symbol für Sicherheit, Orientierung und Führung bringt er Bedeutungen und Emotionen treffend auf den Punkt. Lernen auch Sie, einfache Motive zu zeichnen und verstärken Sie Ihre Aussagen in Zukunft durch eigene handgezeichnete Business-Symbole. Dieses Buch ist eine geniale Vorlagensammlung der wichtigsten Business-Symbole vom Autor des "Flipchart-Coach". Jedes Motiv können Sie dank der simplen Step-by-Step-Zeichenanleitung einfach und schnell nachzeichnen. Das fertige Symbol erhalten Sie dann in drei verschiedenen Ausführungen, von schlicht und schnell bis professionell schattiert und mit Wachsmalblöcken gefärbt. So finden Sie für jede Situation die passende Anwendung. Verschiedene gezeichnete Beispiele des Symbols sowie eine passende Verschlagwortung bringen Sie sofort auf gute Ideen für den Einsatz. Bonus: Im Download-Bereich des Buchs.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles 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.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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