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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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Textile Fertigungsverfahren, Fachbücher von Thomas Gries, Dieter Veit, Burkhard WulfhorstIn diesem Fachbuch wird die gesamte Prozesskette der textilen Fertigungsverfahren auf dem Stand der heutigen Technik beschrieben. Märkte, Handel und Rohstoffe, Verfahren und Maschinen der Garnherstellung, Gewebeherstellung, Maschenwarenherstellung, Geflechtherstellung, Gelegeherstellung, Textilveredlung und Konfektion werden behandelt. Technische Textilien, textile Bodenbeläge, textile Prüfung, Entsorgung von Textilien, Simulation textiler Prozesse und Industrie 4.0 sind ebenfalls Themen des Buches. Insbesondere die Weiterentwicklung der klassischen Textilien für anspruchsvolle Anwendungen im technischen Sektor (technische Textilien) ist umfassend dargestellt. Aufgrund zahlreicher neuer Entwicklungen in der Textiltechnik wurde das Buch umfassend aktualisiert und zum Teil neu geschrieben und liegt nun in seiner dritten Auflage vor. Neu aufgenommen wurden die textilen Bodenbeläge und Textilprodukte der Zukunft. Am Ende fast aller Kapitel werden drei Produktbeispiele der jeweiligen Prozessstufe erläutert, wodurch eine durchgehende Verbindung im Buch entsteht. Zukünftige Entwicklungen werden in jedem Kapitel unter dem Abschnitt "Entwicklungsrichtungen" vorgestellt. Die Inhalte des Buchs sind ausgesprochen praxis- und anwendungsnah angelegt. Mit E-Book inside.89,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Veit, Dieter: Geschichte der TextilherstellungGeschichte der Textilherstellung , Technologien, Erfindungen, Handel, Mode - von der Steinzeit bis heute , Lackschutzfolien > Autopflege & Aufbereitung , Erscheinungsjahr: 20240614, Produktform: Leinen, Autoren: Veit, Dieter, Seitenzahl/Blattzahl: 896, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: Geschichte Textilherstellung; Handel; Spinnen; Stoffe; Textil; Weben, Fachschema: Textilindustrie~Chemie / Technik, Werkstoffe, Berufe, Industrie, Fachkategorie: Industrielle Chemie und Chemietechnologie, Warengruppe: HC/Chemische Technik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 244, Breite: 203, Höhe: 45, Gewicht: 1984, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,99,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Technische Akustik, Fachbücher von Ivar VeitDurch den systematischen Aufbau ist dieses Buch sowohl als Repetitorium als auch als Nachschlagewerk geeignet. Alle Einheiten entsprechen dem Internationalen Einheitensystem (SI). Gedacht ist das Buch für alle, die sich in ihrer praktischen Tätigkeit mit technischer Akustik befassen. Darüber hinaus wendet sich der Band an Studenten, Laboranten und Ingenieure der verschiedensten Fachrichtungen ebenso wie an Hörgeräteakustiker.26,80 €*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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Dieter Veit, Fachbücher von Dieter VeitDieses Lehrbuch behandelt die Gewinnung bzw. Herstellung aller relevanten Natur- und Chemiefasern, ihre innere Struktur, Eigenschaften, Anwendungen, Märkte und historische Entwicklung. Mehr als 1.600 Fotos, Karten und Prinzipzeichnungen ergänzen den Text. Tabellen und Grafiken stellen die Fasern einander gegenüber, um ihre Auswahl für ein bestimmtes Produkt zu erleichtern.79,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Textile Testing, Fachbücher von Dieter VeitDas Fachbuch "Textile Testing" bietet eine umfassende Darstellung und Erklärung aller relevanten Methoden zur Prüfung von Fasern, Garnen, Textilien und textilen Endprodukten in den Bereichen Bekleidung, Teppiche und technische Textilien. Es enthält zahlreiche Fotos und schematische Zeichnungen sowie Informationen zu den relevanten Herstellern von Prüfgeräten, die jedes Kapitel ergänzen. Darüber hinaus werden die Grundlagen der statistischen Prüfungsplanung und -auswertung behandelt, unterstützt durch zahlreiche praktische Beispiele. Die Themen "Standards" und "Klima" werden ebenfalls behandelt, ebenso wie die Grundlagen des Qualitätsmanagements und der entsprechenden QM-Systeme. Abschliessend werden Veränderungen in der Geschäftswelt im Kontext von Industrie 4.0 hervorgehoben, einschliesslich der Digitalisierung von Prüflaboren, neuer Berufsprofile und Geschäftsmodelle. Auch die Implementierung von Maschinen und Prüfsystemen sowie moderne Software und Laborinformationssysteme, beispielsweise auf Basis von KI, werden behandelt.231,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Textile Fertigungsverfahren, Fachbücher von Thomas Gries, Dieter Veit, Burkhard WulfhorstIn diesem Fachbuch wird die gesamte Prozesskette der textilen Fertigungsverfahren auf dem Stand der heutigen Technik beschrieben. Märkte, Handel und Rohstoffe, Verfahren und Maschinen der Garnherstellung, Gewebeherstellung, Maschenwarenherstellung, Geflechtherstellung, Gelegeherstellung, Textilveredlung und Konfektion werden behandelt. Technische Textilien, textile Bodenbeläge, textile Prüfung, Entsorgung von Textilien, Simulation textiler Prozesse und Industrie 4.0 sind ebenfalls Themen des Buches. Insbesondere die Weiterentwicklung der klassischen Textilien für anspruchsvolle Anwendungen im technischen Sektor (technische Textilien) ist umfassend dargestellt. Aufgrund zahlreicher neuer Entwicklungen in der Textiltechnik wurde das Buch umfassend aktualisiert und zum Teil neu geschrieben und liegt nun in seiner dritten Auflage vor. Neu aufgenommen wurden die textilen Bodenbeläge und Textilprodukte der Zukunft. Am Ende fast aller Kapitel werden drei Produktbeispiele der jeweiligen Prozessstufe erläutert, wodurch eine durchgehende Verbindung im Buch entsteht. Zukünftige Entwicklungen werden in jedem Kapitel unter dem Abschnitt "Entwicklungsrichtungen" vorgestellt. Die Inhalte des Buchs sind ausgesprochen praxis- und anwendungsnah angelegt. Mit E-Book inside.89,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Veit, Dieter: Geschichte der TextilherstellungGeschichte der Textilherstellung , Technologien, Erfindungen, Handel, Mode - von der Steinzeit bis heute , Lackschutzfolien > Autopflege & Aufbereitung , Erscheinungsjahr: 20240614, Produktform: Leinen, Autoren: Veit, Dieter, Seitenzahl/Blattzahl: 896, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: Geschichte Textilherstellung; Handel; Spinnen; Stoffe; Textil; Weben, Fachschema: Textilindustrie~Chemie / Technik, Werkstoffe, Berufe, Industrie, Fachkategorie: Industrielle Chemie und Chemietechnologie, Warengruppe: HC/Chemische Technik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 244, Breite: 203, Höhe: 45, Gewicht: 1984, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,99,99 €*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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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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Technische Akustik, Fachbücher von Ivar VeitDurch den systematischen Aufbau ist dieses Buch sowohl als Repetitorium als auch als Nachschlagewerk geeignet. Alle Einheiten entsprechen dem Internationalen Einheitensystem (SI). Gedacht ist das Buch für alle, die sich in ihrer praktischen Tätigkeit mit technischer Akustik befassen. Darüber hinaus wendet sich der Band an Studenten, Laboranten und Ingenieure der verschiedensten Fachrichtungen ebenso wie an Hörgeräteakustiker.26,80 €*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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Dieter Bürgin, Fachbücher von Dieter Bürgin, Dieter B3rginBürgin geht es um die Bedeutung eines der ersten schriftlich überlieferten Narrative der Menschheit: Was sagt uns das Gilgamesch-Epos über das bewusste und unbewusste Erleben, über die soziokulturellen Zusammenhänge und Beziehungsstrukturen jener Menschen im Vergleich zu heute? Dieter Bürgin beantwortet die Frage auf einfühlsam-spannende Weise und lässt uns teilhaben an seiner intensiven Durchdringung eines fast 5.000 Jahre alten Mythos und seiner Bedeutung für das 21. Jahrhundert. Mythen lassen sich viele Bedeutungen zuordnen. Oft geht es um Kämpfe gegen übermächtige Gegner, die Suche nach Unsterblichkeit oder ewiger Jugend oder auch um Reisen in die Unterwelt. Die entsprechenden Helden sind tapfer. Ihre Geburt ist meist wundersam, häufig stammen sie von einer göttlichen Mutter oder einem göttlichen Vater ab. Das Gilgamesch-Epos ist in akkadischer Sprache aus altbabylonischer Zeit in mehreren Fragmenten überliefert. Voraus ging eine Reihe von Gilgamesch-Erzählungen in sumerischer Sprache. Als Hauptinhalt kann die Nutzlosigkeit der Suche nach physischer Unsterblichkeit bzw. das Problem des Lebens angesichts der eigenen Sterblichkeit benannt werden. Gilgameschs Geschichte ist die Geschichte einer psychischen Entwicklung. Das Epos hatte einen pädagogischen Wert, da es, erzählt oder vorgelesen, kurzzeitige Identifizierungen der Zuhörenden mit den Personen des Epos ermöglichte. Solche Mythen haben aber auch ein therapeutisches Potenzial, denn sie sind der mächtige, kreative, die Lebensführung erleichternde und Werte vermittelnde Ausdruck menschlicher Erfahrungen und Sehnsüchte.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Dieter Goltzsche - Schwarz, Fachbücher von Dieter GoltzscheDas Fachbuch "Dieter Goltzsche - Schwarz" bietet einen tiefen Einblick in das künstlerische Schaffen von Dieter Goltzsche, einem bedeutenden Künstler, dessen Werke von 1953 bis 2019 in diesem Band zusammengefasst sind. Die Zeichnungen, die mit verschiedenen Techniken wie schwarzer Kreide, Grafit, Tusche und Tempera erstellt wurden, verdeutlichen die Vielseitigkeit und die tiefere Bedeutung der Farbe Schwarz. Die schwarze Linie wird ebenso gewürdigt wie die Malerei in schwarzen Farbflächen, was dem Leser ein umfassendes Verständnis für Goltzsches Ausdrucksweise vermittelt. Das Buch enthält vorwiegend ganzseitige Abbildungen seiner Arbeiten und wird durch einen Essay des renommierten Berliner Autors Gunnar Decker ergänzt, der die Biografie des Künstlers beleuchtet. Zudem sind Verzeichnisse der abgebildeten Werke und der verwendeten Literatur sowie eine kurze Biografie von Goltzsche enthalten.34,00 €*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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