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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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Zwei gottlos schöne Füchslein, Belletristik von Andreas Maritz Grosz, Andreas GroszDieses Buch ist ein so bewegendes Dokument des Gefühls der Krise, mit dem wir im Moment leben, weil es ganz stoisch notiert, was sich vor unseren Augen und Ohren zurückzieht. Die heimatlich vertrauten Klänge, Farben und Gerüche der einmal auf Frühling, Sommer, Herbst und Winter datierten Wahrnehmungen. Das jahreszeitlich bestimmte Gebaren der Tiere und Pflanzen. Die Welt des ewigen Schnees. Die Geschichten der Lebenden und der Toten, von der lebenslang geliebten Grossmutter bis hin zu vielfältigen Schicksalen aus dem Schächental. Die angeblich angeborene Sicherheit bezüglich des eigenen Geschlechts. Die einst als selbstverständlich wahrgenommene Kraft der Religion. Die nicht mehr genau unterscheidbaren Gegebenheiten der Imagination gegenüber denen der Realität. Sogar scheinbar nebensächlich daher Erzähltes bekommt den bangen Klang des Verlustes. Warum man bei der Lektüre trotzdem euphorisch werden kann: als ob etwas gerettet wird, weil es ebenso scharf gefräst wahrgenommen wie mit grösster poetischer Selbstverständlichkeit aufgezeichnet ist. Als würde alles noch einmal in der Welt dieser Dichtung erschaffen, um sich dann - und deswegen möchte man dieses beinahe magisch wirkende Buch gar nicht mehr aus der Hand legen - zu verabschieden.26,00 €*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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Radico Pflanzenhaarfarbe dunkles AschblondRadico Haarfarben sind zu 100% natürlich und ausschließlich aus Kräutern hergestellt. Es gibt keine synthetischen Inhaltsstoffe und die Farben sind frei von Ammoniak, Wasserstoffperoxid, Resorcin und Parabenen. Radico Colour Me Organics Farben sind einfach anzuwenden und wirken für etwa 4 Wochen, je nach Haarbeschaffenheit und Haarlänge. Die Farben sind ideal für diejenigen, die empfindlich auf synthetische Inhaltsstoffe und Chemikalien reagieren und/oder für diejenigen, die gesundheitsbewusst denken und handeln. Radico Colour Me Organics nähren Ihre Haare und Kopfhaut beim Färben von der Haarwurzel bis in die Spitzen. Sehr gute Grauabdeckung! Radico Colour Me Organics Haarfärbemittel haben die weltweit anerkannten Zertifizierungen sowohl von Ecocert als auch von USDA Organic erhalten.8,79 €*Versand: 5,49 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HOCHSCHRANK Elias Dunkles HolzHalbsäule 1-türig Elias Dunkles Holz Europäische Herstellung Kollektion : Elias Farbe : Dunkles Holz in Walnussoptik Materialien : Laminatplatten MDF-Platten Eigenschaften : Hängeschrank 1 Tür (umkehrbare Öffnung bei der Montage festlegen) 2 Einlegeböden Öffnungssystem push to open Leises Schließsystem Wandbefestigungen: Schrauben und Dübel inbegriffen Es wird empfohlen, Ihre Befestigungen an Ihren Untergrund anzupassen. Gewicht : 8 kg Maße : 30 x 18,5 x 80 cm Die angegebenen Maße können um einige Millimeter abweichen Pflegetipps : Für ausreichende Belüftung und eine funktionierende Lüftungsanlage sorgen Kanten, die Wasser ausgesetzt sind, mit Silikon versiegeln Das Innere von Möbeln nicht der Feuchtigkeit (Wasser, Wasserdampf) aussetzen. Sicherheitshinweise : Das Möbelstück richtig montieren Die in den Anleitungen angegebenen empfohlenen Höchstlasten beachten Das Möbelstück sicher an der Wand befestigen Garantie : 24 Monate159,00 €*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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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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Zwei gottlos schöne Füchslein, Belletristik von Andreas Grosz, Beatrice MaritzVon April 2000 bis März 2010 lebten Andreas Grosz und Beatrice Maritz im Urner Bergdorf Unterschächen, wo sie ein uraltes Holzhaus bewohnten und sich anfangs fremder als in einer westeuropäischen Grossstadt fühlten. In Form einer gleichsam horizontal und vertikal konstruierten Textarbeit, die leichtfüssig und leichtsinnig zwischen Protokoll und Poesie, Beobachtung und Erfindung oszilliert, legt der Autor hier den zweiten Teil einer Sammlung von Bruch- und Fundstücken aus jenen Jahren vor. Die Textarbeit besteht aus insgesamt zwölf Abschnitten, deren jeder einem der zwölf Monate zugeordnet ist. Der erste Teil reicht von April bis September, der zweite von Oktober bis März.26,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Zwei gottlos schöne Füchslein, Belletristik von Andreas Maritz Grosz, Andreas GroszDieses Buch ist ein so bewegendes Dokument des Gefühls der Krise, mit dem wir im Moment leben, weil es ganz stoisch notiert, was sich vor unseren Augen und Ohren zurückzieht. Die heimatlich vertrauten Klänge, Farben und Gerüche der einmal auf Frühling, Sommer, Herbst und Winter datierten Wahrnehmungen. Das jahreszeitlich bestimmte Gebaren der Tiere und Pflanzen. Die Welt des ewigen Schnees. Die Geschichten der Lebenden und der Toten, von der lebenslang geliebten Grossmutter bis hin zu vielfältigen Schicksalen aus dem Schächental. Die angeblich angeborene Sicherheit bezüglich des eigenen Geschlechts. Die einst als selbstverständlich wahrgenommene Kraft der Religion. Die nicht mehr genau unterscheidbaren Gegebenheiten der Imagination gegenüber denen der Realität. Sogar scheinbar nebensächlich daher Erzähltes bekommt den bangen Klang des Verlustes. Warum man bei der Lektüre trotzdem euphorisch werden kann: als ob etwas gerettet wird, weil es ebenso scharf gefräst wahrgenommen wie mit grösster poetischer Selbstverständlichkeit aufgezeichnet ist. Als würde alles noch einmal in der Welt dieser Dichtung erschaffen, um sich dann - und deswegen möchte man dieses beinahe magisch wirkende Buch gar nicht mehr aus der Hand legen - zu verabschieden.26,00 €*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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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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HOCHSCHRANK Elias Dunkles HolzHalbsäule 1-türig Elias Dunkles Holz Europäische Herstellung Kollektion : Elias Farbe : Dunkles Holz in Walnussoptik Materialien : Laminatplatten MDF-Platten Eigenschaften : Hängeschrank 1 Tür (umkehrbare Öffnung bei der Montage festlegen) 2 Einlegeböden Öffnungssystem push to open Leises Schließsystem Wandbefestigungen: Schrauben und Dübel inbegriffen Es wird empfohlen, Ihre Befestigungen an Ihren Untergrund anzupassen. Gewicht : 8 kg Maße : 30 x 18,5 x 80 cm Die angegebenen Maße können um einige Millimeter abweichen Pflegetipps : Für ausreichende Belüftung und eine funktionierende Lüftungsanlage sorgen Kanten, die Wasser ausgesetzt sind, mit Silikon versiegeln Das Innere von Möbeln nicht der Feuchtigkeit (Wasser, Wasserdampf) aussetzen. Sicherheitshinweise : Das Möbelstück richtig montieren Die in den Anleitungen angegebenen empfohlenen Höchstlasten beachten Das Möbelstück sicher an der Wand befestigen Garantie : 24 Monate159,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HOCHSCHRANK Edmé Dunkles HolzHalbsäule 1 Tür Edmé dunkles Holz Hergestellt in Europa Kollektion : Edmé Materialien : Laminatplatten Farbe : Dunkles Holz in Nussbaumoptik Die Farbe auf dem Foto kann je nach den Einstellungen Ihres Bildschirms (Kontrast, Helligkeit) variieren Eigenschaften : Hängeschrank 1 Tür (Öffnungsrichtung bei der Montage wählbar) 2 Einlegeböden Push-to-Open-System Geräuscharmes Schließsystem Wandbefestigung: Schrauben und Dübel nicht im Lieferumfang enthalten Es wird empfohlen, die Befestigungselemente an den jeweiligen Untergrund anzupassen Gewicht : 12 kg Maße : 30 x 26,6 x 80 cm Die angegebenen Maße können um einige Millimeter abweichen Pflegehinweise : Achten Sie auf ausreichende Belüftung und die einwandfreie Funktion Ihrer Lüftungsanlage Dichten Sie die dem Wasser ausgesetzten Kanten mit Silikon ab Setzen Sie das Innere der Möbel keiner Feuchtigkeit (Wasser, Wasserdampf) aus Sicherheitshinweise : Achten Sie auf eine gute Belüftung im Badezimmer Befestigen Sie den Schrank sicher an der Wand Halten Sie die in den Gebrauchsanweisungen angegebenen empfohlenen Höchstbelastungen ein Sicherheitsnormen : EN 14688 zur Gewährleistung der Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Waschbecken in feuchten Umgebungen Verpackung : Das Produkt wird zum Selbstaufbau geliefert, inklusive Aufbauanleitung Garantie : 24 Monate149,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*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.