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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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Empirically Engaged Evolutionary Ethics, FachbücherDas Fachbuch "Empirically Engaged Evolutionary Ethics" bietet eine tiefgehende Analyse der evolutionären Grundlagen menschlicher Moralvorstellungen. Es beleuchtet, wie moralische Überzeugungen im Laufe der Evolution entstanden sind und welche Rolle sie in der menschlichen Fitness spielen. Die Autoren aus verschiedenen Disziplinen, darunter Philosophie, Anthropologie und Psychologie, diskutieren die Verbindung zwischen Evolution und moralischem Realismus. Dabei wird die These aufgestellt, dass die Details der moralischen Evolution entscheidend sind, um normative und meta-ethische Fragen zu klären. Diese Sammlung von Essays fördert einen interdisziplinären Dialog und bietet neue Perspektiven auf die Natur der Moral.93,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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AI Ethics, Fachbücher von Paula BoddingtonDas Buch "AI Ethics" bietet eine umfassende Einführung in die kritischen ethischen Fragestellungen, die mit der Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz verbunden sind. Es vermittelt klare und zugängliche Informationen zu zentralen Konzepten und Debatten im Bereich der KI-Ethische und beleuchtet, wie diese Probleme uns dazu zwingen, grundlegende, zeitlose Fragen über das menschliche Leben, Werte und Bedeutung zu betrachten. Das Werk verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Kontroversen und legt besonderen Wert darauf, wie sich ethische Fragestellungen in der Praxis auswirken. Die Themen werden ausführlich behandelt, wobei relevante Debatten in Ethik und Philosophie sowohl aus historischen als auch aktuellen Quellen herangezogen werden. Fragen der KI-Ethische werden im Kontext von Technologie, Regulierung, Gesellschaft, Religion und Kultur untersucht, um den Lesenden ein differenziertes Verständnis der KI-Ethische innerhalb breiterer Debatten zu ermöglichen. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Lehrende und ist benutzerfreundlich gestaltet, mit klaren Erklärungen von Schlüsselbegriffen und zahlreichen Übungen, die zum kritischen Denken anregen. Es bietet essentielle Einblicke in das sich entwickelnde Feld der KI-Ethische und präsentiert verschiedene Methoden und Strategien zur Analyse und zum Verständnis ethischer Fragestellungen, die durch Fallstudien veranschaulicht werden.48,20 €*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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Law and Ethics for Health Practitioners, Fachbücher"Law and Ethics for Health Practitioners" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den rechtlichen und ethischen Aspekten der Gesundheitsversorgung auseinandersetzt. Die zweite Auflage bietet eine klare und prägnante Einführung in die australischen Rechts- und Gesundheitssysteme und beleuchtet die relevanten gesetzlichen Regelungen, die die Gesundheitspraktiken steuern. Das Buch ist so gestaltet, dass es sowohl für Studierende als auch für Praktizierende in verschiedenen Gesundheitsberufen zugänglich ist. Es vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern bietet auch praktische Anleitungen zur Anwendung der besprochenen Konzepte im beruflichen Alltag. Die Inhalte sind gut recherchiert und in einer verständlichen Sprache verfasst, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die sich mit den Herausforderungen und Fragestellungen im Bereich der Gesundheitsversorgung auseinandersetzen. Themen wie Einwilligung, Missbrauch von Kindern und älteren Menschen, Entscheidungen am Lebensende und die Verwaltung von Gesundheitsinformationen werden eingehend behandelt, wodurch das Buch sowohl für Studierende als auch für erfahrene Fachkräfte von grossem Nutzen ist.55,40 €*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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Produkte zum Begriff Digital-Accessibility-Ethics-Fachbücher:
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Digital Accessibility Ethics, Fachbücher von Lainey Feingold, Regine Gilbert, Chancey FleetDas Fachbuch "Digital Accessibility Ethics: Disability Inclusion in All Things Tech" bietet einen praxisorientierten Leitfaden zur Bekämpfung der technologischen Ausgrenzung von 1,3 Milliarden Menschen mit Behinderungen weltweit. Es stellt das erste Digital Accessibility Ethics Framework vor, ein handlungsorientiertes, dreiteiliges Werkzeug, das darauf abzielt, Muster der Ausgrenzung durch Werte, Handlungen und Fragen zu beeinflussen und zu verändern. Mit Beiträgen von 39 Autor*innen aus zehn Ländern und einem Commonwealth wird dieses Framework auf verschiedene Technologien und Sektoren angewendet. Die Herausgeber und Autor*innen bringen über 600 Jahre kombinierte Erfahrung in der Barrierefreiheit und der Interessenvertretung von Menschen mit Behinderungen mit. Das Buch bietet eine umfassende Analyse von Themen wie Gaming, Design, KI, Gesundheitswesen und mehr, und richtet sich an Technolog*innen, Pädagog*innen, Studierende, Entscheidungsträger*innen und alle, die an einer digitalen Welt für alle interessiert sind.49,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Web Accessibility Cookbook, Fachbücher von Manuel MatuzovicDas "Web Accessibility Cookbook" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit der Schaffung inklusiver digitaler Erfahrungen beschäftigt. Verfasst von Manuel Matuzovic, bietet es praxisnahe Anleitungen und Strategien zur Verbesserung der Zugänglichkeit von Webinhalten. Das Buch richtet sich an Fachleute im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Prinzipien der Barrierefreiheit entwickeln möchten. Es behandelt verschiedene Aspekte der Webzugänglichkeit, einschliesslich der Herausforderungen und Lösungen, die bei der Gestaltung von Websites und Anwendungen berücksichtigt werden müssen. Mit einem klaren Fokus auf die Bedürfnisse aller Nutzer, einschliesslich Menschen mit Behinderungen, ist dieses Werk ein wertvolles Nachschlagewerk für alle, die sich mit der Entwicklung und Optimierung von digitalen Inhalten befassen.54,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Empirically Engaged Evolutionary Ethics, FachbücherDas Fachbuch "Empirically Engaged Evolutionary Ethics" bietet eine tiefgehende Analyse der evolutionären Grundlagen menschlicher Moralvorstellungen. Es beleuchtet, wie moralische Überzeugungen im Laufe der Evolution entstanden sind und welche Rolle sie in der menschlichen Fitness spielen. Die Autoren aus verschiedenen Disziplinen, darunter Philosophie, Anthropologie und Psychologie, diskutieren die Verbindung zwischen Evolution und moralischem Realismus. Dabei wird die These aufgestellt, dass die Details der moralischen Evolution entscheidend sind, um normative und meta-ethische Fragen zu klären. Diese Sammlung von Essays fördert einen interdisziplinären Dialog und bietet neue Perspektiven auf die Natur der Moral.93,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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AI Ethics, Fachbücher von Paula BoddingtonDas Buch "AI Ethics" bietet eine umfassende Einführung in die kritischen ethischen Fragestellungen, die mit der Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz verbunden sind. Es vermittelt klare und zugängliche Informationen zu zentralen Konzepten und Debatten im Bereich der KI-Ethische und beleuchtet, wie diese Probleme uns dazu zwingen, grundlegende, zeitlose Fragen über das menschliche Leben, Werte und Bedeutung zu betrachten. Das Werk verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Kontroversen und legt besonderen Wert darauf, wie sich ethische Fragestellungen in der Praxis auswirken. Die Themen werden ausführlich behandelt, wobei relevante Debatten in Ethik und Philosophie sowohl aus historischen als auch aktuellen Quellen herangezogen werden. Fragen der KI-Ethische werden im Kontext von Technologie, Regulierung, Gesellschaft, Religion und Kultur untersucht, um den Lesenden ein differenziertes Verständnis der KI-Ethische innerhalb breiterer Debatten zu ermöglichen. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Lehrende und ist benutzerfreundlich gestaltet, mit klaren Erklärungen von Schlüsselbegriffen und zahlreichen Übungen, die zum kritischen Denken anregen. Es bietet essentielle Einblicke in das sich entwickelnde Feld der KI-Ethische und präsentiert verschiedene Methoden und Strategien zur Analyse und zum Verständnis ethischer Fragestellungen, die durch Fallstudien veranschaulicht werden.48,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von 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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Law and Ethics for Health Practitioners, Fachbücher"Law and Ethics for Health Practitioners" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den rechtlichen und ethischen Aspekten der Gesundheitsversorgung auseinandersetzt. Die zweite Auflage bietet eine klare und prägnante Einführung in die australischen Rechts- und Gesundheitssysteme und beleuchtet die relevanten gesetzlichen Regelungen, die die Gesundheitspraktiken steuern. Das Buch ist so gestaltet, dass es sowohl für Studierende als auch für Praktizierende in verschiedenen Gesundheitsberufen zugänglich ist. Es vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern bietet auch praktische Anleitungen zur Anwendung der besprochenen Konzepte im beruflichen Alltag. Die Inhalte sind gut recherchiert und in einer verständlichen Sprache verfasst, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die sich mit den Herausforderungen und Fragestellungen im Bereich der Gesundheitsversorgung auseinandersetzen. Themen wie Einwilligung, Missbrauch von Kindern und älteren Menschen, Entscheidungen am Lebensende und die Verwaltung von Gesundheitsinformationen werden eingehend behandelt, wodurch das Buch sowohl für Studierende als auch für erfahrene Fachkräfte von grossem Nutzen ist.55,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Business Ethics, Fachbücher von Joseph W. WeissDie siebte Auflage dieses pragmatischen Leitfadens zur Bestimmung von richtig und falsch am Arbeitsplatz wurde mit neuen Fallstudien, Übungen und ergänzenden Materialien aktualisiert. Joseph Weiss' "Business Ethics" ist ein praxisorientierter Leitfaden zur Bestimmung von richtig und falsch in der Geschäftswelt. Um sozial verantwortlich und ethisch zu handeln, ist Weiss der Ansicht, dass Unternehmen die Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf die Welt ausserhalb ihrer Mauern anerkennen müssen. Ein Vorteil des Buches ist die Integration einer Stakeholder-Perspektive mit einem Ansatz für Themen- und Krisenmanagement, der es den Studierenden ermöglicht, zu untersuchen, wie die Handlungen eines Unternehmens nicht nur den Aktienkurs und den Gewinn, sondern auch das Wohlbefinden von Mitarbeitern, Kunden, Lieferanten, der lokalen Gemeinschaft, der grösseren Gesellschaft, anderen Nationen und der Umwelt beeinflussen. Weiss enthält dreiundzwanzig Fälle, die die Studierenden direkt in zeitgenössische ethische Dilemmata eintauchen lassen. Acht neue Fälle in dieser Auflage behandeln den Missbrauch von Kundendaten durch Facebook, die Auswirkungen von COVID-19 auf die Hochschulbildung, die Opioid-Epidemie, den Aufstieg von Uber, das rasante Wachstum von KI, Sicherheitsbedenken bezüglich der Boeing 737, den Skandal um falsche Sparkonten bei Wells Fargo und das Einbringen von Plastik in die Ozeane. Mehrere Kapitel enthalten eine einzigartige Punkt-/Gegenpunkt-Übung, die die Studierenden herausfordert, beide Seiten eines hitzigen ethischen Themas zu argumentieren. Diese Auflage bietet elf neue Punkt-/Gegenpunkt-Übungen, die Fragen behandeln wie: Sollten Tech-Giganten zerschlagen werden? Wo liegt die Grenze zwischen freier Meinungsäusserung und gefährlicher Desinformation? Ist die Me-Too-Bewegung zu weit gegangen? Wie bei den vorherigen Ausgaben enthält die siebte Auflage ein vollständiges Set von ergänzenden Materialien für Lehrkräfte: Lehrleitfäden, Prüfungsfragen und PowerPoint-Präsentationen.105,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*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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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. **
* 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.