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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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Grundlagen der Digitaltechnik, Fachbücher von Helmut MaierDigitaltechnik ist ein Kernthema des Studiums der Elektrotechnik und Informationstechnik. Dieses Buch behandelt alle wesentlichen Grundlagen der Digitaltechnik: Signale, Konvertierungen, Zahlensysteme, Informationsdarstellung und Codierung, Codesicherung, Fehlererkennung und -korrektur, Datenkompression und -reduktion, Kryptographie und Datensicherheit, Kommunikation, Bussysteme, Schnittstellen, Boolesche Algebra, Funktionseinheiten der Digitaltechnik, Simulation digitaler Schaltungen, Kippschaltungen der Digitaltechnik, digitale Schaltkreisfamilien, Grundlagen programmierbarer Logik, Beschreibung digitaler Schaltungen mit VHDL, Einführung in die Mikroprozessortechnik, Grundlagen der Automatentheorie und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. Anschaulich und umfassend wird Basiswissen zu verschiedenen Themen der Digitaltechnik vermittelt. Die grundsätzlichen Wirkungsweisen und Methoden digitaler Schaltungen und ihre praktischen Anwendungen stehen dabei im Fokus der Betrachtungen.34,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Beuth, Klaus: DigitaltechnikDigitaltechnik , Die Digitaltechnik wird umfassend, übersichtlich und leicht verständlich dargestellt. Ausgehend von den Grundlagen werden die Strukturen schrittweise entwickelt, wesentliche Inhalte hervorgehoben und Zusammenhänge erläutert. Das Werk kann sowohl unterrichtsbegleitend als auch im Selbststudium eingesetzt werden. Lernziel-Tests zu jedem Kapitel überprüfen den Wissensstand. ¿ Logische Verknüpfungen ¿ Schaltungsanalyse, -synthese, Schaltalgebra ¿ Binäre Schaltungen, Codes und Zahlensysteme ¿ Digitale Schaltungen, sequenzielle Logik, Rechenschaltungen ¿ Zähler und Frequenzteiler ¿ Digital-Analog- und Analog-Digital-Umsetzer ¿ Mikroprozessoren und Mikrocomputer ¿ Programmierbare Logikschaltungen , Eiskratzer & Schneebürste > Autopflege & Aufbereitung , Auflage: 14. Auflage, Erscheinungsjahr: 201906, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Vogel Fachbuch##, Autoren: Beuth, Klaus~Beuth, Olaf, Edition: REV, Auflage: 19014, Auflage/Ausgabe: 14. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 550, Abbildungen: zahlreiche Abbildungen, Keyword: Addier- und Kodierschaltungen; Analog-Digital-Umsetzer; Befehlssysteme; Binäre Codes und Zahlensysteme; CMOS; Code- Umsetzerschaltungen; DTL; Digital-Analog-Umsetzer; Digitale Auswahlschaltungen; Digitale Verbindungsschaltungen; ECL; Entwurfsbeispiele; Fehlersuche; Flipflop-Arten; Frequenzteiler; Karnaugh-Diagramme; Kodiersysteme; Logische Verknüpfungen; MOS; Mikrocomputer, Mikroprozessor; Pegel-Umsetzerschaltungen; Programmierbare Logikschaltungen; RAM, ROM, PROM; Schaltalgebra; Schaltungsanalyse; Schaltungsbeispiele; Schottky-TTL; Speicherschaltungen; Steuerschaltungen; TTL; integrierte Schaltkreise, Fachschema: Digital - Digitaltechnik~Elektronik - Elektroniker~Nachrichtentechnik, Fachkategorie: Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 249, Breite: 173, Höhe: 38, Gewicht: 1118, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,36,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Einfach Gitarre lernen, Fachbücher von Klaus Hartmann"Einfach Gitarre lernen" ist ein umfassendes Fachbuch, das auf erprobten Konzepten basiert und einen klaren, strukturierten Ansatz zum Erlernen des Gitarrespielens bietet. Es richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre Fähigkeiten im Melodiespiel und im Spiel auf den Basssaiten verbessern möchten. Das Buch beginnt mit vereinfachten Akkorden und entwickelt diese systematisch weiter, um eine solide Grundlage für das Begleiten von Songs aus verschiedenen Musikrichtungen zu schaffen. Die Kombination von Melodie- und Akkordbegleitung mit klassischen Spieltechniken ermöglicht es den Leserinnen und Lesern, Musik aus Pop, Rock, Folk und Klassik als Solostücke zu spielen. Mit 96 Seiten bietet dieses Buch eine wertvolle Ressource für alle, die das Gitarrespielen erlernen oder ihre Kenntnisse vertiefen möchten.26,90 €*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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Produkte zum Begriff Digitaltechnik-Fachbücher-von-Klaus:
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Digitaltechnik, Fachbücher von Klaus beuth, Olaf BeuthDas Fachbuch 'Digitaltechnik' von Klaus Beuth bietet eine umfassende und systematische Darstellung der digitalen Schaltungstechnik. Es führt den Leser von den grundlegenden Konzepten bis hin zu komplexen Anwendungen, wobei die Inhalte klar strukturiert und verständlich erläutert werden. Das Werk eignet sich sowohl für den Einsatz im Unterricht als auch für das Selbststudium. Durch die schrittweise Entwicklung der Themen werden logische Verknüpfungen und Zusammenhänge zwischen den einzelnen Bereichen der Digitaltechnik hervorgehoben. Wichtige Themen wie Schaltungsanalyse, Schaltalgebra, binäre Schaltungen, Codes, Zahlensysteme, digitale Schaltungen, sequenzielle Logik, Rechenschaltungen, Zähler, Frequenzteiler, Digital-Analog- und Analog-Digital-Umsetzer sowie Mikroprozessoren und Mikrocomputer werden detailliert behandelt. Ergänzt wird das Lehrbuch durch Lernziel-Tests zu jedem Kapitel, die den Wissensstand überprüfen und somit eine gezielte Lernkontrolle ermöglichen. Die klare Gliederung und die didaktisch aufbereiteten Inhalte machen das Buch zu einem wertvollen Begleiter für Studierende und Lehrende gleichermassen.36,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitaltechnik, Fachbücher von Winfried Gehrke, Marco WinzkerModerne Digitaltechnik, umfassend und kompakt: Dieses Lehr- und Übungsbuch spannt den Bogen von den Grundlagen der Digitaltechnik über den Entwurf mit VHDL und Komponenten digitaler Systeme bis zu modernen Mikrocontrollern der STM32-Serie. Digitale Grundelemente wie Logikgatter und Flip-Flops, kombinatorische und sequenzielle Schaltungen, Schaltungsentwurf und Simulation mit VHDL, programmierbare Logikbausteine: CPLDs, FPGAs, Halbleiterspeicher, A/D- und D/A-Umsetzer, Architektur von Mikroprozessoren, Programmierung von Arm® CortexTM Mikroprozessoren in C und Assembler, 32-Bit-Mikrocontroller der STM32-Familie, Funktion und Programmierung von STM32-Peripheriemodulen. Die 8. Auflage wurde aktualisiert und die Themenbereiche Mikroprozessoren und Mikrocontroller grundlegend überarbeitet. Zahlreiche Beispiele erleichtern das Verständnis. Viele Übungsaufgaben mit Musterlösungen unterstützen die Lernkontrolle und stehen zu jedem Kapitel zur Verfügung. Ergänzendes Material wird angeboten. Das Buch ist so konzipiert, dass es sowohl als Begleitlektüre von Lehrveranstaltungen als auch für das Selbststudium in den Bereichen Digitaltechnik, Mikrocontroller und Systementwurf geeignet ist.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundlagen der Digitaltechnik, Fachbücher von Helmut MaierDigitaltechnik ist ein Kernthema des Studiums der Elektrotechnik und Informationstechnik. Dieses Buch behandelt alle wesentlichen Grundlagen der Digitaltechnik: Signale, Konvertierungen, Zahlensysteme, Informationsdarstellung und Codierung, Codesicherung, Fehlererkennung und -korrektur, Datenkompression und -reduktion, Kryptographie und Datensicherheit, Kommunikation, Bussysteme, Schnittstellen, Boolesche Algebra, Funktionseinheiten der Digitaltechnik, Simulation digitaler Schaltungen, Kippschaltungen der Digitaltechnik, digitale Schaltkreisfamilien, Grundlagen programmierbarer Logik, Beschreibung digitaler Schaltungen mit VHDL, Einführung in die Mikroprozessortechnik, Grundlagen der Automatentheorie und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. Anschaulich und umfassend wird Basiswissen zu verschiedenen Themen der Digitaltechnik vermittelt. Die grundsätzlichen Wirkungsweisen und Methoden digitaler Schaltungen und ihre praktischen Anwendungen stehen dabei im Fokus der Betrachtungen.34,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Beuth, Klaus: DigitaltechnikDigitaltechnik , Die Digitaltechnik wird umfassend, übersichtlich und leicht verständlich dargestellt. Ausgehend von den Grundlagen werden die Strukturen schrittweise entwickelt, wesentliche Inhalte hervorgehoben und Zusammenhänge erläutert. Das Werk kann sowohl unterrichtsbegleitend als auch im Selbststudium eingesetzt werden. Lernziel-Tests zu jedem Kapitel überprüfen den Wissensstand. ¿ Logische Verknüpfungen ¿ Schaltungsanalyse, -synthese, Schaltalgebra ¿ Binäre Schaltungen, Codes und Zahlensysteme ¿ Digitale Schaltungen, sequenzielle Logik, Rechenschaltungen ¿ Zähler und Frequenzteiler ¿ Digital-Analog- und Analog-Digital-Umsetzer ¿ Mikroprozessoren und Mikrocomputer ¿ Programmierbare Logikschaltungen , Eiskratzer & Schneebürste > Autopflege & Aufbereitung , Auflage: 14. Auflage, Erscheinungsjahr: 201906, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Vogel Fachbuch##, Autoren: Beuth, Klaus~Beuth, Olaf, Edition: REV, Auflage: 19014, Auflage/Ausgabe: 14. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 550, Abbildungen: zahlreiche Abbildungen, Keyword: Addier- und Kodierschaltungen; Analog-Digital-Umsetzer; Befehlssysteme; Binäre Codes und Zahlensysteme; CMOS; Code- Umsetzerschaltungen; DTL; Digital-Analog-Umsetzer; Digitale Auswahlschaltungen; Digitale Verbindungsschaltungen; ECL; Entwurfsbeispiele; Fehlersuche; Flipflop-Arten; Frequenzteiler; Karnaugh-Diagramme; Kodiersysteme; Logische Verknüpfungen; MOS; Mikrocomputer, Mikroprozessor; Pegel-Umsetzerschaltungen; Programmierbare Logikschaltungen; RAM, ROM, PROM; Schaltalgebra; Schaltungsanalyse; Schaltungsbeispiele; Schottky-TTL; Speicherschaltungen; Steuerschaltungen; TTL; integrierte Schaltkreise, Fachschema: Digital - Digitaltechnik~Elektronik - Elektroniker~Nachrichtentechnik, Fachkategorie: Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 249, Breite: 173, Höhe: 38, Gewicht: 1118, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,36,80 €*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 in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Klaus Lomnitzer, Fachbücher von Klaus LomnitzerDas Fachbuch "Klaus Lomnitzer" bietet eine tiefgehende Auseinandersetzung mit der Kunst des gleichnamigen Künstlers. In seinen Arbeiten untersucht Lomnitzer die Grenzen der Wahrnehmung und den Wunsch, diese zu überschreiten. Seine Kunst ist sowohl gegenstandstreu als auch gegenstandsfrei, was bedeutet, dass sie sowohl vertraute, figürliche Elemente als auch abstrakte Konzepte umfasst. Durch den Einsatz neuer Bildmedien schafft er traumhafte Bilder, die Erinnerungen verkapseln und assoziatives Wiedererkennen ermöglichen. Der Titel in Lautschrift, [tswi:], spiegelt die Fähigkeit seiner Werke wider, atmosphärische Schwebezustände zwischen verschiedenen Realitäten zu erzeugen. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für zeitgenössische Kunst und deren Ausdrucksformen interessieren.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Klaus Siepenkort, Fachbücher von Klaus SiepenkortDie vorliegende 4. Neuauflage basiert auf der aktuellen Fachregel für Metallarbeiten im Dachdeckerhandwerk und ist vor allem in den Themenbereichen Solar und Entwässerung umfassend überarbeitet worden. Zudem ist das Thema Metallleichtbau stärker in den Fokus gerückt und neu hinzugekommen ist ein Kapitel zur digitalen Planung und Bemessung von Projekten. Der Werkstoff Metall ist sehr spezifisch und stellt Ausführende im Dach- und Klempnerhandwerk vor besondere Herausforderungen. Gleichzeitig bietet dieser Werkstoff vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten, von An- und Abschlüssen an Dachrändern oder Kaminen bis hin zur stilvollen Gestaltung von kompletten Dächern oder Gebäudehüllen. Der Titel vermittelt zum einen die notwendigen Grundlagen hinsichtlich der verschiedenen Werkstoffe aus Metall und deren Verarbeitung. Zum anderen liefert er detaillierte Ausführungshinweise zur Planung und Montage von beispielsweise Photovoltaik- und Entwässerungsanlagen sowie von industriell vorgefertigten Dach- und Fassadensystemen.76,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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* 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.