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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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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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Rosenthal, Gabriele: Interpretative SozialforschungInterpretative Sozialforschung , Eine Einführung , Ansaugrohre & -schläuche > Ansaug- & Kraftstoffsysteme , Auflage: 5., überarbeitete Aufl., Erscheinungsjahr: 20150914, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundlagentexte Soziologie##, Autoren: Rosenthal, Gabriele, Auflage: 15005, Auflage/Ausgabe: 5., überarbeitete Aufl, Seitenzahl/Blattzahl: 280, Keyword: Auswertung; Einführung; Erhebung; Interpretative Sozialforschung; Methode, Fachschema: Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Soziologie / Theorie, Philosophie, Anthropologie, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Soziologie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag ein Imprint der Julius Beltz GmbH & Co. KG, Länge: 231, Breite: 151, Höhe: 28, Gewicht: 467, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: A5760542 A4153425, Vorgänger EAN: 9783779926085 9783779914822, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 109319621,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frauen.Bibel, Fachbücher von Gabriele TheuerFrauen lesen und verstehen Bibeltexte oft anders als Männer. Die Frauenbibel richtet sich bewusst an heutige Frauen, die ihren Glauben lebendig und aktiv gestalten und dafür auf die Bibel als unverzichtbare Quelle zurückgreifen wollen. Sie bietet eine grosse Auswahl biblischer Texte, in denen ca. 50 bekannte und namenlose Frauen eine Rolle spielen. Über 120 Perikopen werden durch eine spirituelle Auslegung ergänzt.31,25 €*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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Gabriele Rosenthal, Fachbücher von Gabriele RosenthalWie gestaltet sich der familiale Dialog über die Familienvergangenheit in der Nazizeit in Familien von Verfolgten des Naziregimes sowie in Familien von Nazi-Tätern und Mitläufern? Welchen Einfluss hat die Vergangenheit der Grosseltern auf das Leben ihrer Kinder und Enkel? Wie unterscheidet sich strukturell der Dialog über den Holocaust in Familien mit Tätern und in Familien mit Verfolgten? Ausgewählte Fallstudien machen deutlich, wie die zweite und dritte Generation über psychische Symptome und Phantasien die Vergangenheit ausagieren.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Experienced Life and Narrated Life Story, Fachbücher von Gabriele RosenthalWie erzählen Menschen Ereignisse in ihrer Lebensgeschichte und in der Geschichte ihrer Familie oder Familien, wenn sie sich selbst präsentieren? Wie stehen Erzählungen und Erfahrungen in der Gegenwart im Zusammenhang mit Erfahrungen und Erzählungen in der Vergangenheit? Dieses Buch beantwortet diese Fragen mit einer theoretischen und empirischen Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Erinnern, Erleben und der Präsentation des Erlebten zu verschiedenen Zeitpunkten im Lebensverlauf und den damit verbundenen kollektiven Geschichten. Es werden auch Regeln für die Durchführung von Interviews diskutiert, die Erinnerungsprozesse unterstützen, sowie für die Analyse, die dieser Dialektik gerecht wird. Die Autorin nutzt in diesem Buch Ideen aus der Phänomenologie und der Gestalttheorie, das zu einem Klassiker geworden ist. Seit seiner ersten Veröffentlichung im Jahr 1995 hat sie zunehmend Inspiration aus der figurationalen Soziologie von Norbert Elias geschöpft. Dementsprechend enthält diese englische Ausgabe eine neue Einführung und ein neues Kapitel zu dieser späteren Erweiterung ihres Ansatzes zur soziologischen Biografieforschung.39,00 €*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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Rosenthal, Gabriele: Interpretative SozialforschungInterpretative Sozialforschung , Eine Einführung , Ansaugrohre & -schläuche > Ansaug- & Kraftstoffsysteme , Auflage: 5., überarbeitete Aufl., Erscheinungsjahr: 20150914, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundlagentexte Soziologie##, Autoren: Rosenthal, Gabriele, Auflage: 15005, Auflage/Ausgabe: 5., überarbeitete Aufl, Seitenzahl/Blattzahl: 280, Keyword: Auswertung; Einführung; Erhebung; Interpretative Sozialforschung; Methode, Fachschema: Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Soziologie / Theorie, Philosophie, Anthropologie, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Soziologie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag ein Imprint der Julius Beltz GmbH & Co. KG, Länge: 231, Breite: 151, Höhe: 28, Gewicht: 467, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: A5760542 A4153425, Vorgänger EAN: 9783779926085 9783779914822, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 109319621,00 €*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 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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Frauen.Bibel, Fachbücher von Gabriele TheuerFrauen lesen und verstehen Bibeltexte oft anders als Männer. Die Frauenbibel richtet sich bewusst an heutige Frauen, die ihren Glauben lebendig und aktiv gestalten und dafür auf die Bibel als unverzichtbare Quelle zurückgreifen wollen. Sie bietet eine grosse Auswahl biblischer Texte, in denen ca. 50 bekannte und namenlose Frauen eine Rolle spielen. Über 120 Perikopen werden durch eine spirituelle Auslegung ergänzt.31,25 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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POLIT-KUNST!?, Fachbücher von Kathleen RosenthalDie Publikation untersucht die Rezeption ostdeutscher Kunst in Westdeutschland seit Ende des Zweiten Weltkrieges bis zum Mauerbau 1961. Der überwiegende Teil der deutschen Bevölkerung verstand sich in dieser Zeit weiterhin als Volk eines zusammengehörigen Landes, der Kalte Krieg jedoch führte zu einer konfrontativen Gegenüberstellung von Ost und West. Die Untersuchung geht der Frage nach, in welcher Art und Weise in diesem Spannungsfeld über bildende Kunst aus der SBZ/DDR geschrieben und geurteilt wurde und welche ostdeutschen Künstler zu welchem Zeitpunkt in der Bundesrepublik Deutschland Resonanz erzielen konnten und warum. Dafür werden verschiedene Diskursebenen untersucht, etwa die von der Bundesregierung herausgegebenen, mitunter stark ideologisch gefärbten Publikationen, die westdeutsche Presseberichterstattung, der (Fach-)Diskurs in kunstwissenschaftlichen Schriften sowie die Präsenz ostdeutscher Künstlerinnen und Künstler in westdeutschen Ausstellungen und linken Gruppierungen. Die Publikation liefert damit einen Beitrag zur kritischen Aufarbeitung der Kunst und Kunstgeschichte ab 1945. Ein Ausblick bis zur Gegenwart zeigt, inwieweit die heutige Diskussion über Kunst aus der DDR von revisionsbedürftigen Kunstvorstellungen aus der Zeit des Kalten Krieges geprägt ist.100,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Care Matters, Fachbücher von Gabriele SchorDas Fachbuch "Care Matters" bietet eine tiefgehende Auseinandersetzung mit den Themen Pflege, Wohlfahrt und Fürsorge, die die Grundlagen menschlichen Zusammenlebens bilden. Der Ausstellungskatalog der VERBUND COLLECTION in Wien präsentiert Werke von Künstler*innen, die sich mit existenziellen Aspekten der Pflegearbeit beschäftigen. Diese Arbeiten reflektieren eine neue "Zeichensprache der Küche" und machen sowohl bezahlte als auch unbezahlte Pflegearbeit sichtbar, die oft unter prekären Bedingungen stattfindet. Berührende Fotografien zeigen die Solidarität zwischen Generationen und thematisieren die Wertschätzung von Pflegearbeit, die überwiegend von Frauen geleistet wird. Die Publikation bringt Werke der feministischen Avantgarde der 1970er Jahre in einen lebendigen Dialog mit zeitgenössischen Arbeiten und fördert so das Bewusstsein für die Bedeutung von Care-Arbeit in der Gesellschaft.40,00 €*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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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?
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
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