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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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Digitalisierung und Besteuerung, FachbücherDie Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP) ist eine der traditionsreichsten deutschsprachigen wissenschaftlichen Zeitschriften auf dem Gebiet der Betriebswirtschaftslehre und als solche im Social Sciences Citation Index erfasst. Sie wendet sich gleichermassen an wissenschaftlich Tätige wie Praktiker in grösseren Unternehmen. Für Heft 5/2024 sind folgende Beiträge vorgesehen: Thomas Egner und Matthias Gries: Steuerrecht im digitalen Wandel: Wie die Digitalisierung den Steuerbereich restrukturiert. Carl-Christian Freidank: Modelle für die Digitalisierung der Thesaurierungsplanung von Personengesellschaften nach dem Wachstumschancengesetz. Peter Bräumann, Marina Luketina und Michael Tumpel: Predictive Analytics, Machine Learning und Co. im Steuervollzug: Risikomanagement der österreichischen Finanzverwaltung, Konsequenzen für Unternehmen und Erfahrungen der Betriebsprüfer. Dino Höppner, Stephan Kudert, Elisabeth Steinhauser und Sabine Urnik: Home-Office bei Berufspendlern zwischen Österreich und Deutschland - Eine ökonomische Analyse der steuerlichen Implikationen. Stefan Dierkes und Benedikt Rohde: Wertschöpfungsrechnungen im Nachhaltigkeitscontrolling.42,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundlagen des RechtsGrundlagen des Rechts , Juristische Grundlagenfächer wie die Rechtsgeschichte, die Rechtsphilosophie oder die Rechtssoziologie führen in der juristischen Ausbildung ein Schattendasein. Ziel des Werkes ist es deshalb, Einblicke in die Grundlagen des Rechts zu geben und gleichzeitig Problemstellungen der jeweiligen Disziplin beispielhaft zu thematisieren, was eine praktische Anschauung gewährleistet und gleichzeitig Anreize setzt, die gewonnenen Erkenntnisse in weiterführender Literatur zu vertiefen. Die Beiträge wurden gründlich überarbeitet. Die Autoren Prof. Dr. Susanne Augenhofer, LL.M. | Prof. Dr. Andreas Funke | Prof. Dr. Katrin Gierhake, LL.M. | Prof. Dr. Albert Ingold | Prof. Dr. Julian Krüper | Prof. Dr. Michael Lindemann | Prof. Dr. Bettina Noltenius | Prof. Dr. Mehrdad Payandeh, LL.M. | Prof. Dr. Giesela Rühl, LL.M. | Dr. Sebastian Roßner, M.A. | Prof. Dr. Heiko Sauer | LRDir Dr. Stephan Schuster-Oppenheim | Ass. Prof. Dr. Peter Stegmaier | Prof. Dr. Dr. Markus Thiel , Nebelscheinwerfer > Beleuchtung , Auflage: 5. Auflage, Erscheinungsjahr: 202309, Produktform: Kartoniert, Beilage: broschiert, Redaktion: Krüper, Julian, Edition: NED, Auflage: 23005, Auflage/Ausgabe: 5. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 330, Keyword: basic subjects; Anschauung; Einführung; fundamentals of law; Grundlagenfächer; history of law; Jura; introduction; Lehrbuch; jurisprudence; law; Rechtsgeschichte; objective of work; Rechtsgrundlagen; philosophy of law; Rechtsphilosophie; sociology of law; Rechtssoziologie; textbook; Rechtswissenschaft; Werkziel, Fachschema: Philosophie / Recht~Rechtsphilosophie~Soziologie / Recht, Kriminalität~Gesellschaft / Recht, Kriminalität~Rechtssoziologie~Rechtsgeschichte, Fachkategorie: Recht und Gesellschaft, Rechtssoziologie~Rechtsgeschichte, Region: Deutschland, Bildungszweck: Lehrbuch, Skript~für die Hochschule, Warengruppe: HC/Recht/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Rechtsmethodik, Rechtstheorie und Rechtsphilosophie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos, Produktverfügbarkeit: 02, Blätteranzahl: 346 Blätter, Länge: 227, Breite: 153, Höhe: 19, Gewicht: 504, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2166966, Vorgänger EAN: 9783848761760 9783848728701 9783848702725 9783832947415, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0060, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 89912628,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitalisierung im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV). Aufgabengebiete des Controllings, Fachbücher von Johannes WilhelmMasterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 2,7, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Unternehmensrechnung und Controlling), Sprache: Deutsch. Abstract: Welche Ansätze der Digitalisierung im Controlling gibt es und wie sind diese auf den ÖPNV übertragbar? Welche Chancen und Risiken bringt die Digitalisierung für im ÖPNV tätige Unternehmen mit sich und was kann das Controlling dazu beitragen? Diese Forschungsfragen bilden den Hauptpart der Arbeit und werden in deren Verlauf tiefgreifender analysiert und beschrieben. Bevor die vorliegende Ausarbeitung sich im Detail mit den Aufgabengebieten des Controllings bei der Digitalisierung im ÖPNV befasst, werden zunächst grundlegende Begriffe definiert. Beginnend mit einer grundsätzlichen Erläuterung über die Digitalisierung im Allgemeinen erstreckt sich der Grundlagenteil dieser Arbeit über eine grundsätzliche Abgrenzung des ÖPNV, das Aufzeigen von allgemeinen Digitalisierungsansätzen im ÖPNV sowie das Definieren der Funktionen und Aufgaben des Controllings im Zuge der Digitalisierung, bevor schliesslich mit der Abgrenzung der Begriffe Analyse und Synthese und dem methodischen Vorgehen der Thesis der Grundlagenteil abgeschlossen wird. Anschliessend beginnt die Arbeit den Hauptteil mit den grundlegenden Aufgaben des Controllings im ÖPNV, um darauf aufbauend wichtige Aufgaben des Controllings im Zuge der Digitalisierung des ÖPNV im Detail zu betrachten. Anknüpfend daran werden verschiedene Digitalisierungsformen des ÖPNV analysiert und dabei weitere bestehende und kommende Aufgaben des Controllings im ÖPNV erörtert.44,95 €*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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Digitalisierung des Rechts, FachbücherBeim 21. Österreichischen Juristentag 2022 in Wien kamen Juristinnen und Juristen aller Professionen zur fächerübergreifenden Erörterung grundsätzlicher, aber auch konkreter Fragen im Zusammenhang mit aktuellen Entwicklungen in Rechtspolitik, Gesetzgebung und Rechtsprechung zusammen. Die Ergebnisse dieser Diskussionen sowie der Tagungsband zur Eröffnungs- und Schlusssitzung liegen jetzt in Buchform vor!.42,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitalisierung des Rechts, Fachbücher von Marten Breuer, Liane Wörner, Rüdiger Wilhelmi, Svenja Behrendt, Jochen GlöcknerDer Sammelband erfragt ausgehend von den Rechtswissenschaften, was Datafizierung und Digitalisierung für das Recht bedeuten. Kann man mittels Daten Recht schöpfen? Lässt sich aus unstrukturierten, für den juristischen Blick unsystematischen oder jedenfalls intransparenten Daten Recht erkennen? Ist die Rechtswissenschaft auf die mit der Datafizierung einhergehende Quantifizierung vorbereitet, bietet sie die richtigen Methoden und welche sind das? Die gemeinsame Diskussion jener Fragen erfordert die Auseinandersetzung mit den Grundlagen des Rechts in allen Bereichen - Zivilrecht, Strafrecht, Öffentliches Recht - und kann nur unter Einbeziehung der Praxis und einschlägiger Nachbardisziplinen gelingen. Mit dem in diesem Band geführten intra- und interdisziplinären Diskurs wird das Ziel verfolgt, die mit der zu beobachtenden Quantifizierung des Rechts tatsächlich einhergehenden Risiken zu konkretisieren und zugleich die Chancen für Recht und Rechtswissenschaft zu identifizieren.69,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitalisierung und Besteuerung, FachbücherDie Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP) ist eine der traditionsreichsten deutschsprachigen wissenschaftlichen Zeitschriften auf dem Gebiet der Betriebswirtschaftslehre und als solche im Social Sciences Citation Index erfasst. Sie wendet sich gleichermassen an wissenschaftlich Tätige wie Praktiker in grösseren Unternehmen. Für Heft 5/2024 sind folgende Beiträge vorgesehen: Thomas Egner und Matthias Gries: Steuerrecht im digitalen Wandel: Wie die Digitalisierung den Steuerbereich restrukturiert. Carl-Christian Freidank: Modelle für die Digitalisierung der Thesaurierungsplanung von Personengesellschaften nach dem Wachstumschancengesetz. Peter Bräumann, Marina Luketina und Michael Tumpel: Predictive Analytics, Machine Learning und Co. im Steuervollzug: Risikomanagement der österreichischen Finanzverwaltung, Konsequenzen für Unternehmen und Erfahrungen der Betriebsprüfer. Dino Höppner, Stephan Kudert, Elisabeth Steinhauser und Sabine Urnik: Home-Office bei Berufspendlern zwischen Österreich und Deutschland - Eine ökonomische Analyse der steuerlichen Implikationen. Stefan Dierkes und Benedikt Rohde: Wertschöpfungsrechnungen im Nachhaltigkeitscontrolling.42,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundlagen des RechtsGrundlagen des Rechts , Juristische Grundlagenfächer wie die Rechtsgeschichte, die Rechtsphilosophie oder die Rechtssoziologie führen in der juristischen Ausbildung ein Schattendasein. Ziel des Werkes ist es deshalb, Einblicke in die Grundlagen des Rechts zu geben und gleichzeitig Problemstellungen der jeweiligen Disziplin beispielhaft zu thematisieren, was eine praktische Anschauung gewährleistet und gleichzeitig Anreize setzt, die gewonnenen Erkenntnisse in weiterführender Literatur zu vertiefen. Die Beiträge wurden gründlich überarbeitet. Die Autoren Prof. Dr. Susanne Augenhofer, LL.M. | Prof. Dr. Andreas Funke | Prof. Dr. Katrin Gierhake, LL.M. | Prof. Dr. Albert Ingold | Prof. Dr. Julian Krüper | Prof. Dr. Michael Lindemann | Prof. Dr. Bettina Noltenius | Prof. Dr. Mehrdad Payandeh, LL.M. | Prof. Dr. Giesela Rühl, LL.M. | Dr. Sebastian Roßner, M.A. | Prof. Dr. Heiko Sauer | LRDir Dr. Stephan Schuster-Oppenheim | Ass. Prof. Dr. Peter Stegmaier | Prof. Dr. Dr. Markus Thiel , Nebelscheinwerfer > Beleuchtung , Auflage: 5. Auflage, Erscheinungsjahr: 202309, Produktform: Kartoniert, Beilage: broschiert, Redaktion: Krüper, Julian, Edition: NED, Auflage: 23005, Auflage/Ausgabe: 5. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 330, Keyword: basic subjects; Anschauung; Einführung; fundamentals of law; Grundlagenfächer; history of law; Jura; introduction; Lehrbuch; jurisprudence; law; Rechtsgeschichte; objective of work; Rechtsgrundlagen; philosophy of law; Rechtsphilosophie; sociology of law; Rechtssoziologie; textbook; Rechtswissenschaft; Werkziel, Fachschema: Philosophie / Recht~Rechtsphilosophie~Soziologie / Recht, Kriminalität~Gesellschaft / Recht, Kriminalität~Rechtssoziologie~Rechtsgeschichte, Fachkategorie: Recht und Gesellschaft, Rechtssoziologie~Rechtsgeschichte, Region: Deutschland, Bildungszweck: Lehrbuch, Skript~für die Hochschule, Warengruppe: HC/Recht/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Rechtsmethodik, Rechtstheorie und Rechtsphilosophie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos, Produktverfügbarkeit: 02, Blätteranzahl: 346 Blätter, Länge: 227, Breite: 153, Höhe: 19, Gewicht: 504, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2166966, Vorgänger EAN: 9783848761760 9783848728701 9783848702725 9783832947415, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0060, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 89912628,90 €*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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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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Digitalisierung im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV). Aufgabengebiete des Controllings, Fachbücher von Johannes WilhelmMasterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 2,7, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Unternehmensrechnung und Controlling), Sprache: Deutsch. Abstract: Welche Ansätze der Digitalisierung im Controlling gibt es und wie sind diese auf den ÖPNV übertragbar? Welche Chancen und Risiken bringt die Digitalisierung für im ÖPNV tätige Unternehmen mit sich und was kann das Controlling dazu beitragen? Diese Forschungsfragen bilden den Hauptpart der Arbeit und werden in deren Verlauf tiefgreifender analysiert und beschrieben. Bevor die vorliegende Ausarbeitung sich im Detail mit den Aufgabengebieten des Controllings bei der Digitalisierung im ÖPNV befasst, werden zunächst grundlegende Begriffe definiert. Beginnend mit einer grundsätzlichen Erläuterung über die Digitalisierung im Allgemeinen erstreckt sich der Grundlagenteil dieser Arbeit über eine grundsätzliche Abgrenzung des ÖPNV, das Aufzeigen von allgemeinen Digitalisierungsansätzen im ÖPNV sowie das Definieren der Funktionen und Aufgaben des Controllings im Zuge der Digitalisierung, bevor schliesslich mit der Abgrenzung der Begriffe Analyse und Synthese und dem methodischen Vorgehen der Thesis der Grundlagenteil abgeschlossen wird. Anschliessend beginnt die Arbeit den Hauptteil mit den grundlegenden Aufgaben des Controllings im ÖPNV, um darauf aufbauend wichtige Aufgaben des Controllings im Zuge der Digitalisierung des ÖPNV im Detail zu betrachten. Anknüpfend daran werden verschiedene Digitalisierungsformen des ÖPNV analysiert und dabei weitere bestehende und kommende Aufgaben des Controllings im ÖPNV erörtert.44,95 €*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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Zeitstrukturen des Rechts, Fachbücher von Esther NeuhannIm Vordergrund steht die Frage, ob die Gerechtigkeit ein geeigneter Grundbegriff für eine kritische Theorie der Gesellschaft ist. Die Autorin analysiert das im Kontext der Kritischen Theorie infrage stehende Konzept und bestimmt sein Verhältnis zu individuellen Rechten und positivem Recht. Davon ausgehend systematisiert sie unterschiedliche Spielarten der Skepsis an der emanzipatorischen Kraft des Gerechtigkeitsbegriffs und betont dabei die Kritik, dass eine libertäre Gerechtigkeitskonzeption Ausbeutungseffekte, eine egalitäre hingegen Normalisierungseffekte habe. Die prozedurale Gerechtigkeitskonzeption Rainer Forsts wird darauf untersucht, ob diese die Beherrschungseffekte vermeiden kann. Dafür wird eine vollständige Rekonstruktion seiner Theorie vorgelegt. An zwei entscheidenden Stellen wird sie ergänzt und modifiziert: erstens hinsichtlich der Begründung des Rechts auf Rechtfertigung, die die Autorin mit Hilfe von Fichtes Anerkennungsbegriff umdeutet, und zweitens, indem das Verhältnis von Forsts Gerechtigkeitskonzeption zum modernen Recht erörtert wird. Die Hauptthese des Buches legt dar, dass diese kritisch-prozedurale Gerechtigkeitskonzeption die Beherrschungseffekte der Ausbeutung und Normalisierung vermeidet, aber das Potenzial für einen neuen zweistufigen Beherrschungseffekt ausbildet: Beschleunigung, verstanden als stetige Verringerung der Geltungsdauer sozialer Institutionen, insbesondere rechtlicher Normen, und damit einhergehend die Subjektivierungsform der Flexibilisierung. Eine Reflexion der kritisch-prozeduralen Gerechtigkeitskonzeption auf diesen in ihr angelegten Beherrschungseffekt wirft die Frage nach dem gewünschten Modus der Entwicklung des Rechts als Realisierungsform der Gerechtigkeit in der Zeit auf. Die Ausgangsfrage nach der Möglichkeit einer kritischen Theorie der Gerechtigkeit entscheidet sich also mit Blick auf die Zeitstrukturen des Rechts.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundlagen des Rechts, Fachbücher von Julian KrüperJuristische Grundlagenfächer wie die Rechtsgeschichte, die Rechtsphilosophie oder die Rechtssoziologie führen in der juristischen Ausbildung ein Schattendasein. Ziel des Werkes ist es deshalb, Einblicke in die Grundlagen des Rechts zu geben und gleichzeitig Problemstellungen der jeweiligen Disziplin beispielhaft zu thematisieren, was eine praktische Anschauung gewährleistet und gleichzeitig Anreize setzt, die gewonnenen Erkenntnisse in weiterführender Literatur zu vertiefen. Die Beiträge wurden gründlich überarbeitet. Die Autorinnen und Autoren sind Prof. Dr. Susanne Augenhofer, LL. M., Universität Innsbruck; Prof. Dr. Andreas Funke, Universität Erlangen-Nürnberg; Prof. Dr. Katrin Gierhake, LL. M., Universität Regensburg; Prof. Dr. Albert Ingold, Universität Mainz; Prof. Dr. Julian Krüper, Universität Bochum; Prof. Dr. Michael Lindemann, Universität Bielefeld; Prof. Dr. Anna-Katharina Mangold, LL. M., Universität Flensburg; Prof. Dr. Bettina Noltenius, Universität Passau; Prof. Dr. Mehrdad Payandeh, LL. M., Bucerius Law School, Hamburg; Prof. Dr. Giesela Rühl, LL. M., Humboldt-Universität zu Berlin; Prof. Dr. Heiko Sauer, Universität Bonn; DirBAIUDBw Dr. Stephan Schuster-Oppenheim, Bonn; Ass. Prof. Dr. Peter Stegmaier, Universiteit Twente; Prof. Dr. Dr. Markus Thiel, Deutsche Hochschule der Polizei, Münster.28,90 €*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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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. **
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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.