Domain elsnet.de kaufen?
Wir ziehen mit dem Projekt
elsnet.de um.
Sind Sie am Kauf der Domain
elsnet.de interessiert?
domain@kv-gmbh.de · 0541-91531010
Domain elsnet.de kaufen?
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 **
Ähnliche Suchbegriffe für Hyper-Agile-Testing-Fachbücher-von
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Hyper-Agile-Testing-Fachbücher-von:
-
Textile Testing, Fachbücher von Dieter VeitDas Fachbuch "Textile Testing" bietet eine umfassende Darstellung und Erklärung aller relevanten Methoden zur Prüfung von Fasern, Garnen, Textilien und textilen Endprodukten in den Bereichen Bekleidung, Teppiche und technische Textilien. Es enthält zahlreiche Fotos und schematische Zeichnungen sowie Informationen zu den relevanten Herstellern von Prüfgeräten, die jedes Kapitel ergänzen. Darüber hinaus werden die Grundlagen der statistischen Prüfungsplanung und -auswertung behandelt, unterstützt durch zahlreiche praktische Beispiele. Die Themen "Standards" und "Klima" werden ebenfalls behandelt, ebenso wie die Grundlagen des Qualitätsmanagements und der entsprechenden QM-Systeme. Abschliessend werden Veränderungen in der Geschäftswelt im Kontext von Industrie 4.0 hervorgehoben, einschliesslich der Digitalisierung von Prüflaboren, neuer Berufsprofile und Geschäftsmodelle. Auch die Implementierung von Maschinen und Prüfsystemen sowie moderne Software und Laborinformationssysteme, beispielsweise auf Basis von KI, werden behandelt.231,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Penetration Testing, Fachbücher von Georgia WeidmanIn "Penetration Testing" bietet die Sicherheitsforscherin und Trainerin Georgia Weidman einen Überblick über wichtige Fähigkeiten, die jeder angehende Pentester benötigt. Dieses einsteigerfreundliche Buch beginnt mit einigen Grundlagen der Programmierung und hilft Ihnen, sich in Kali Linux zurechtzufinden, einem Betriebssystem, das mit nützlichen Tools zur Computersicherheit wie Wireshark und Metasploit vorinstalliert ist. Sie lernen, wie man Informationen über ein Ziel sammelt, Social Engineering anwendet, Netzwerkverkehr erfasst, Schwachstellen analysiert, Exploits entwickelt und mehr. Praktische Beispiele behandeln sogar fortgeschrittene Themen wie die Sicherheit von mobilen Geräten und das Umgehen von Antivirensoftware.58,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Testing Business Ideas, Fachbücher von Alexander OsterwalderDrum teste, wer sich ewig bindet! Wer eine Geschäftsidee hat, tut gut daran, sie am Kunden zu testen, bevor er sie skaliert. Seit "Business Model Generation" wissen das nicht nur Start-ups, sondern auch Corporates und Selbstständige. "Testing Business Ideas" ist die umfassendste Sammlung von Experimenten zur Erforschung von Kundenwünschen und User Experiences, die es je in Buchform gab! Und das Beste: Das Buch liefert Blaupausen für den optimalen Testverlauf bei verschiedenen Produktarten – Hardware, Software, Dienstleistung – und hält jede Menge Tipps bereit für die praktische Umsetzung. Denn nicht jedes Experiment eignet sich für jeden Zweck. Aber jedes Experiment kann von Teams sowie Einzelpersonen durchgeführt werden. "Testing Business Ideas" ist die perfekte Ergänzung zu Business Model Generation und Value Proposition Design.34,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Keyword-Driven Testing, Fachbücher von Matthias DaiglSchöpfen Sie das volle Potenzial des keyword-driven Testings aus! Grundlagen des schlüsselwortgetriebenen Testens werden verständlich erklärt. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen die konkrete Umsetzung. Praxiswissen zu ISO 29119-5 zum Thema „Keyword-Driven Testing“. Wirksame und gleichzeitig kosteneffiziente Tests sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor beim Softwaretest. Dazu verhilft die Methode „schlüsselwortbasierter Test“ oder „Keyword-Driven Testing“, mit der Tests aus wiederverwendbaren Bausteinen zusammengesetzt werden. Diese Bausteine werden dem Team als Test-Know-how zur Verfügung gestellt, das jederzeit abgerufen werden kann. Die Autoren bieten einen fundierten Überblick über die technischen und organisatorischen Aspekte des Keyword-Driven Testings und vermitteln das notwendige Praxiswissen, um keyword-gesteuerte Tests zu erstellen sowie Keywords auszuwählen und zu strukturieren. Auch auf die Herausforderungen und Werkzeuge für das Keyword-Driven Testing wird eingegangen. Im Einzelnen werden behandelt: unterschiedliche Ansätze für Keyword-Driven Testing, Auswahl und Strukturierung von Keywords sowie Qualitätssicherung, Normen im Testen und speziell zu Keywords, Testautomatisierungsarchitektur, Keyword-Driven Testing Frameworks, Praxis mit Robot Framework, Verbindung mit Testpraktiken wie Test-Driven, Behavior-Driven oder Acceptance Test-Driven Development. Nach dem Lesen des Buches haben Sie ein fundiertes Verständnis für die unterschiedlichen Facetten des Keyword-Driven Testings, kennen die Vorteile und Werkzeuge und können so selbst entscheiden, wie Sie keyword-gesteuerte Tests gestalten und welche der beschriebenen Konzepte Sie in der Praxis einsetzen möchten.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
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. **
-
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. **
-
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. **
-
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. **
Top-Angebote
Produkte zum Begriff Hyper-Agile-Testing-Fachbücher-von:
-
Hyper-Agile Testing, Fachbücher von Evgeny TkachenkoDas Buch "Hyper-Agile Testing: Delivering Software in an AI-Accelerated World" von Evgeny Tkachenko bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Chancen, die sich aus der beschleunigten Softwareauslieferung ergeben. In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz in der Lage ist, Anforderungen, Code, Tests und Dokumentationen in kürzester Zeit zu generieren, bleibt die Frage der Release-Vertrauenswürdigkeit entscheidend. Dieses Fachbuch stellt ein praktisches Betriebsmodell vor, das darauf abzielt, Vertrauen in den Softwarebereitstellungsprozess zu schaffen, indem es Produktabsichten, Risiken, Validierung, Automatisierung, Release-Bereitschaft und Produktionslernen miteinander verknüpft. Die Leserinnen und Leser werden durch die Kapitel des Buches geführt, die den Hyper-Agile Quality Loop von der Idee bis zur Produktion abdecken. Sie lernen, wie man Anforderungen in Testerwartungen umwandelt, die Validierungstiefe an das Risiko anpasst und Automatisierung nach Wert und nicht nach Testanzahl auswählt. Praktische Beispiele, Diagramme, Checklisten und persönliche Geschichten veranschaulichen, wie diese Konzepte unter realem Druck funktionieren. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute, die in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung und bei unterschiedlichen Risikoniveaus arbeiten.90,78 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Agile Testing, Fachbücher von Manfred Baumgartner, Martin Klonk, Richard Seidl, Christian MastnakDer Trend zu agilen Vorgehen ist ungebrochen. Dieser Trend geht auch am Softwaretest nicht spurlos vorüber. Nachdem die Bedeutung des Tests in agilen Projekten unumstritten ist, treten jetzt vor allem die Professionalisierung und die Integration der einzelnen Mitarbeiter in den rollenübergreifenden Tätigkeiten des agilen Vorgehens in den Vordergrund. Die klassischen Rollenbilder des Tests verschwimmen und gehen ineinander über. Die Eigenverantwortung der Tester steigt. Für den klassischen Tester bedeutet dies eine Bereicherung und Aufwertung seiner Rolle, da er auch Aufgaben und Tätigkeiten anderer Professionen übernimmt. - Der Stellenwert des Teams - Die Crux mit den Werkzeugen in agilen Projekten - Die sieben schlechtesten Ideen für die Testautomatisierung - Testmethoden im agilen Umfeld - Tester: Generalist vs. Spezialist? Welches sind nun aber die Aufgaben des Softwaretests in agilen Projekten? Wie sind diese in unterschiedlichen agilen Vorgehensweisen – wie etwa Scrum oder Kanban – zu organisieren? Welche Bedeutung haben Testwerkzeuge in diesem Kontext? Wie grenzen sich die Verantwortlichkeiten gegeneinander ab oder wirken synergetisch zusammen? Auf diese sehr konkreten Fragen, die sich im operativen Projektgeschehen immer wieder stellen, liefert dieses Buch mögliche Antworten, ergänzt durch bewährte Ansätze aus der Praxis. Manfred Baumgartner, Martin Klonk, Helmut Pichler, Richard Seidl und Siegfried Tanczos sind seit langer Zeit im Bereich des Software-Tests tätig. In den letzten Jahren hatten sie die Chance, immer mehr agile Projekte aus den unterschiedlichsten Branchen kennenzulernen und zu begleiten. So treffen hier Erfahrungen aus der Telekommunikations-, Medizintechnik-, Banken-, Energieversorger- und Luftfahrtbranche aufeinander. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches.44,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Textile Testing, Fachbücher von Dieter VeitDas Fachbuch "Textile Testing" bietet eine umfassende Darstellung und Erklärung aller relevanten Methoden zur Prüfung von Fasern, Garnen, Textilien und textilen Endprodukten in den Bereichen Bekleidung, Teppiche und technische Textilien. Es enthält zahlreiche Fotos und schematische Zeichnungen sowie Informationen zu den relevanten Herstellern von Prüfgeräten, die jedes Kapitel ergänzen. Darüber hinaus werden die Grundlagen der statistischen Prüfungsplanung und -auswertung behandelt, unterstützt durch zahlreiche praktische Beispiele. Die Themen "Standards" und "Klima" werden ebenfalls behandelt, ebenso wie die Grundlagen des Qualitätsmanagements und der entsprechenden QM-Systeme. Abschliessend werden Veränderungen in der Geschäftswelt im Kontext von Industrie 4.0 hervorgehoben, einschliesslich der Digitalisierung von Prüflaboren, neuer Berufsprofile und Geschäftsmodelle. Auch die Implementierung von Maschinen und Prüfsystemen sowie moderne Software und Laborinformationssysteme, beispielsweise auf Basis von KI, werden behandelt.231,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Penetration Testing, Fachbücher von Georgia WeidmanIn "Penetration Testing" bietet die Sicherheitsforscherin und Trainerin Georgia Weidman einen Überblick über wichtige Fähigkeiten, die jeder angehende Pentester benötigt. Dieses einsteigerfreundliche Buch beginnt mit einigen Grundlagen der Programmierung und hilft Ihnen, sich in Kali Linux zurechtzufinden, einem Betriebssystem, das mit nützlichen Tools zur Computersicherheit wie Wireshark und Metasploit vorinstalliert ist. Sie lernen, wie man Informationen über ein Ziel sammelt, Social Engineering anwendet, Netzwerkverkehr erfasst, Schwachstellen analysiert, Exploits entwickelt und mehr. Praktische Beispiele behandeln sogar fortgeschrittene Themen wie die Sicherheit von mobilen Geräten und das Umgehen von Antivirensoftware.58,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
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 **
-
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. **
-
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. **
Ähnliche Suchbegriffe für Hyper-Agile-Testing-Fachbücher-von
-
Testing Business Ideas, Fachbücher von Alexander OsterwalderDrum teste, wer sich ewig bindet! Wer eine Geschäftsidee hat, tut gut daran, sie am Kunden zu testen, bevor er sie skaliert. Seit "Business Model Generation" wissen das nicht nur Start-ups, sondern auch Corporates und Selbstständige. "Testing Business Ideas" ist die umfassendste Sammlung von Experimenten zur Erforschung von Kundenwünschen und User Experiences, die es je in Buchform gab! Und das Beste: Das Buch liefert Blaupausen für den optimalen Testverlauf bei verschiedenen Produktarten – Hardware, Software, Dienstleistung – und hält jede Menge Tipps bereit für die praktische Umsetzung. Denn nicht jedes Experiment eignet sich für jeden Zweck. Aber jedes Experiment kann von Teams sowie Einzelpersonen durchgeführt werden. "Testing Business Ideas" ist die perfekte Ergänzung zu Business Model Generation und Value Proposition Design.34,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Keyword-Driven Testing, Fachbücher von Matthias DaiglSchöpfen Sie das volle Potenzial des keyword-driven Testings aus! Grundlagen des schlüsselwortgetriebenen Testens werden verständlich erklärt. Zahlreiche Beispiele verdeutlichen die konkrete Umsetzung. Praxiswissen zu ISO 29119-5 zum Thema „Keyword-Driven Testing“. Wirksame und gleichzeitig kosteneffiziente Tests sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor beim Softwaretest. Dazu verhilft die Methode „schlüsselwortbasierter Test“ oder „Keyword-Driven Testing“, mit der Tests aus wiederverwendbaren Bausteinen zusammengesetzt werden. Diese Bausteine werden dem Team als Test-Know-how zur Verfügung gestellt, das jederzeit abgerufen werden kann. Die Autoren bieten einen fundierten Überblick über die technischen und organisatorischen Aspekte des Keyword-Driven Testings und vermitteln das notwendige Praxiswissen, um keyword-gesteuerte Tests zu erstellen sowie Keywords auszuwählen und zu strukturieren. Auch auf die Herausforderungen und Werkzeuge für das Keyword-Driven Testing wird eingegangen. Im Einzelnen werden behandelt: unterschiedliche Ansätze für Keyword-Driven Testing, Auswahl und Strukturierung von Keywords sowie Qualitätssicherung, Normen im Testen und speziell zu Keywords, Testautomatisierungsarchitektur, Keyword-Driven Testing Frameworks, Praxis mit Robot Framework, Verbindung mit Testpraktiken wie Test-Driven, Behavior-Driven oder Acceptance Test-Driven Development. Nach dem Lesen des Buches haben Sie ein fundiertes Verständnis für die unterschiedlichen Facetten des Keyword-Driven Testings, kennen die Vorteile und Werkzeuge und können so selbst entscheiden, wie Sie keyword-gesteuerte Tests gestalten und welche der beschriebenen Konzepte Sie in der Praxis einsetzen möchten.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
Rasch Model for Language Testing, Fachbücher von Quan ZhangDieses Buch konzentriert sich auf das entscheidende Thema der modernen Testentwicklung und -analyse, insbesondere darauf, die Lücke zwischen theoretischen Rahmenbedingungen und praktischen Anwendungen zu schliessen.84,58 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
-
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
-
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. **
-
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. **
* 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.