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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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Digital Innovation Playbook, Fachbücher von Dark Horse InnovationDas Handbuch für Innovationen in der digitalen Welt. Das Digital Innovation Playbook ist das erste komplette Handbuch für alle, die Innovation betreiben, geschrieben von einer der renommiertesten Innovationsschmieden unserer Zeit. Es ist eine Weiterentwicklung des Design Thinkings und versteht sich wie kein zweites als Arbeitsbuch für die Praxis. Die Vorbereitung, Durchführung und Weitergabe von Innovationen werden damit vollständig und systematisch ermöglicht. Dafür stellt das Buch neben einer Vielzahl von Tools und Methoden ein von der Innovationsberatung Dark Horse Innovation speziell entwickeltes Framework bereit – das Innovation Board. Es ist zugleich taktischer Rahmen und Spielanleitung für Innovation. Das Digital Innovation Playbook sagt Gründern und Praktikern in Unternehmen genau, was die für sie jeweils besten Spielzüge sind, um Innovation erfolgreich zu entwickeln und umzusetzen.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kultur und Innovation durch Raumkonzepte, Fachbücher von Ingrid GerstbachErfahren Sie, was Sie unbedingt beachten müssen, wenn Sie einen Innovationsraum in Ihrem Unternehmen aufbauen möchten. Lernen Sie, wie Sie die grösste Wirkung erzielen, um Kreativität und Innovation zu fördern. Entdecken Sie, welche Möbel und Farben wie wirken, um agiles Vorgehen zu intensivieren. Mit vielen Beispielen, Interviews und Tipps von erfolgreichen Unternehmen und Profis aus der Praxis. Mit Einkaufsliste zur sofortigen Umsetzung. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches. Das Buch ist für Führungskräfte und Mitarbeitende gedacht, die entschlossen sind, Kreativität und Innovation zu fördern und eine kollaborative Umgebung zu schaffen, die das Beste in den Menschen hervorbringt. Hier finden Sie sowohl praktische Umsetzungstipps von Profis aus verschiedenen Bereichen als auch Erklärungen zu kreativem Verhalten, Vorlagen und Ideen. Denn die Art, wie Unternehmen Räume gestalten, unterstützt oder behindert die Menschen bei ihrer kreativen Arbeit. Gerade in Sachen Innovation ist das Bedürfnis nach einem passenden Raum verständlich. Physische Räume sind aber mehr als bunte Arbeitsplätze und Ausdruck einer Innovationskultur: Sie fördern darüber hinaus Kreativität, agiles Vorgehen und Teamleistung. Wenn Sie einen Raum für Innovationen aufbauen, gibt es verschiedene Aspekte, die Sie beachten sollten, damit der Raum auch wirklich erfolgreich innerhalb des Unternehmens etabliert wird. AUS DEM INHALT: Wie Räume unser Denken beeinflussen, Prinzipien für Innovationsräume, Basiswissen und Anwendung zur Raumgestaltung, bewusste Gestaltung des Arbeitsplatzes, Checklisten, Einkaufslisten.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Patentschutz und Innovation in Geschichte und Gegenwart, Fachbücher von Rudolf Boch1877 wurde im Deutschen Reichstag das Reichspatentgesetz verabschiedet. Es legte die Rechtsgrundlage für die Entwicklung eines modernen Erfindungsschutzes und erwies sich als zukunftsorientiert, da es die zunehmende Industrialisierung des Erfindens voraussah. Zugleich beförderte das Reichspatentgesetz die Herausbildung einer spezifischen deutschen Technologiekultur. Das Buch dokumentiert eine wissenschaftliche Tagung anlässlich des 120-jährigen Jubiläums dieses Gesetzeswerks. Diese widmet sich erstmals dem Patentwesen in den verschiedenen Facetten seiner Bedeutung, etwa als Indikator, aber auch Initiator technischer Innovation, als Ausdruck staatlicher Wirtschaftspolitik und nationaler Technikkultur, sowohl in historischer als auch in gegenwartsbezogener Perspektive.42,95 €*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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Dominanz und Innovation, FachbücherKulturspezifische Narrative und Strukturen sowie globale Machtverhältnisse beeinflussen die Entstehung epistemologischer und künstlerischer Konzepte. Der interdisziplinäre Band beleuchtet deren Entstehung, Aneignung und Übertragung aus der Perspektive kleiner und nicht-westlicher Kulturen. Der Fokus der Beiträge liegt auf den resultierenden strukturellen Ungleichheiten, Asymmetrien und Widersprüchen sowie den Reflexionsprozessen darüber: Einerseits werden durch die Aneignung dominanter Konzepte kanonische Texte und Diskurse reproduziert, andererseits interaktive Vermittlungsprozesse und innovative Weiterentwicklungen initiiert.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Zwischen Tradition und Innovation, Fachbücher von Franziska QuaasLange Zeit herrschte die Vorstellung vor, dass frühmittelalterliche Schreiber für die Formulierung von Urkunden auf stereotype Formulierungen zurückgriffen, die sie Mustertexten aus Formelsammlungen entnommen hätten. Aber orientierten sich die Schreiber wirklich an derartigen Vorlagen? Unter Verwendung neuer digitaler Methoden der Urkundenforschung wird am Beispiel der frühmittelalterlichen Privaturkunden Alemanniens und Bayerns freigelegt, welche Techniken die Schreiber bei der Formulierung von Privaturkunden tatsächlich anwandten. Es wird gezeigt, dass die Schreiber frühmittelalterlicher Urkunden für die Formulierung der Texte über umfangreiche Freiheiten verfügten. Das frühmittelalterliche Privaturkundenwesen Alemanniens und Bayerns war somit entgegen früherer Vorstellungen der Forschung nicht durch Gleichförmigkeit, sondern ein hohes Mass an Heterogenität geprägt.48,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digital Innovation Playbook, Fachbücher von Dark Horse InnovationDas Handbuch für Innovationen in der digitalen Welt. Das Digital Innovation Playbook ist das erste komplette Handbuch für alle, die Innovation betreiben, geschrieben von einer der renommiertesten Innovationsschmieden unserer Zeit. Es ist eine Weiterentwicklung des Design Thinkings und versteht sich wie kein zweites als Arbeitsbuch für die Praxis. Die Vorbereitung, Durchführung und Weitergabe von Innovationen werden damit vollständig und systematisch ermöglicht. Dafür stellt das Buch neben einer Vielzahl von Tools und Methoden ein von der Innovationsberatung Dark Horse Innovation speziell entwickeltes Framework bereit – das Innovation Board. Es ist zugleich taktischer Rahmen und Spielanleitung für Innovation. Das Digital Innovation Playbook sagt Gründern und Praktikern in Unternehmen genau, was die für sie jeweils besten Spielzüge sind, um Innovation erfolgreich zu entwickeln und umzusetzen.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kultur und Innovation durch Raumkonzepte, Fachbücher von Ingrid GerstbachErfahren Sie, was Sie unbedingt beachten müssen, wenn Sie einen Innovationsraum in Ihrem Unternehmen aufbauen möchten. Lernen Sie, wie Sie die grösste Wirkung erzielen, um Kreativität und Innovation zu fördern. Entdecken Sie, welche Möbel und Farben wie wirken, um agiles Vorgehen zu intensivieren. Mit vielen Beispielen, Interviews und Tipps von erfolgreichen Unternehmen und Profis aus der Praxis. Mit Einkaufsliste zur sofortigen Umsetzung. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches. Das Buch ist für Führungskräfte und Mitarbeitende gedacht, die entschlossen sind, Kreativität und Innovation zu fördern und eine kollaborative Umgebung zu schaffen, die das Beste in den Menschen hervorbringt. Hier finden Sie sowohl praktische Umsetzungstipps von Profis aus verschiedenen Bereichen als auch Erklärungen zu kreativem Verhalten, Vorlagen und Ideen. Denn die Art, wie Unternehmen Räume gestalten, unterstützt oder behindert die Menschen bei ihrer kreativen Arbeit. Gerade in Sachen Innovation ist das Bedürfnis nach einem passenden Raum verständlich. Physische Räume sind aber mehr als bunte Arbeitsplätze und Ausdruck einer Innovationskultur: Sie fördern darüber hinaus Kreativität, agiles Vorgehen und Teamleistung. Wenn Sie einen Raum für Innovationen aufbauen, gibt es verschiedene Aspekte, die Sie beachten sollten, damit der Raum auch wirklich erfolgreich innerhalb des Unternehmens etabliert wird. AUS DEM INHALT: Wie Räume unser Denken beeinflussen, Prinzipien für Innovationsräume, Basiswissen und Anwendung zur Raumgestaltung, bewusste Gestaltung des Arbeitsplatzes, Checklisten, Einkaufslisten.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 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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Patentschutz und Innovation in Geschichte und Gegenwart, Fachbücher von Rudolf Boch1877 wurde im Deutschen Reichstag das Reichspatentgesetz verabschiedet. Es legte die Rechtsgrundlage für die Entwicklung eines modernen Erfindungsschutzes und erwies sich als zukunftsorientiert, da es die zunehmende Industrialisierung des Erfindens voraussah. Zugleich beförderte das Reichspatentgesetz die Herausbildung einer spezifischen deutschen Technologiekultur. Das Buch dokumentiert eine wissenschaftliche Tagung anlässlich des 120-jährigen Jubiläums dieses Gesetzeswerks. Diese widmet sich erstmals dem Patentwesen in den verschiedenen Facetten seiner Bedeutung, etwa als Indikator, aber auch Initiator technischer Innovation, als Ausdruck staatlicher Wirtschaftspolitik und nationaler Technikkultur, sowohl in historischer als auch in gegenwartsbezogener Perspektive.42,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Innovation!, Fachbücher von René GötzenbruggerWer nicht innoviert, stirbt! Ein Unternehmen muss innovativ sein, will es langfristig überleben. Das wissen wir nicht erst seit dem Aussterben der Schreibmaschine! Doch wie kann ein Unternehmen dauerhaft innovativ sein, sozusagen das Innovationsgen in der Unternehmens-DNA tief verankern, immer wieder Innovationen entwickeln und realisieren? Dieses überaus anschauliche Werk zeigt, wie es funktioniert, und zwar konsequent praxis- sowie umsetzungsorientiert! - Zeigt, wie Innovationen provoziert und realisiert werden - Innovationskultur als festen Bestandteil im Unternehmen verankern - Innovations-Mindset aufbauen und entwickeln - Innovationsprozess implementieren - Innovationsmethoden erfolgreich anwenden - Hands-on-Vorschläge für schnelle Fortschritte - Mit konkretem Umsetzungsleitfaden und „One Year Cockpit“.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Tradition und Innovation im kirchlichen Recht, Fachbücher von Birgit KynastDas Fachbuch "Tradition und Innovation im kirchlichen Recht" von Birgit Kynast bietet eine tiefgehende Analyse der Kirchenrechtssammlung des Bischofs Burchard von Worms, die zwischen 1000 und 1025 entstand. In diesem Werk wird aufgezeigt, wie Burchard bereits zu Beginn des 11. Jahrhunderts einen differenzierten und reflektierten Umgang mit der kirchenrechtlichen Tradition pflegte. Der Fokus liegt auf den spezifischen Methoden, die Burchard bei der Kompilation des Bussfrageteils im 19. Buch seiner Sammlung anwandte. Dieser Teil des Dekrets verbindet Tradition und Innovation im kirchlichen Recht, insbesondere im Hinblick auf das Instrument der Busse. Kynast untersucht, wie Burchard das tradierte kirchliche Recht anwendbar machte und damit einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung des Kirchenrechts leistete. Das Buch richtet sich an Fachleute und Interessierte, die sich mit der Geschichte des Kirchenrechts und dessen evolutionären Prozessen auseinandersetzen möchten.68,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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