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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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Produkte zum Begriff Kontrolle-und-Subversion-Fachbücher:
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Kontrolle und Delinquenz, Fachbücher von Philipp SchulteDie abschreckende oder stigmatisierende Wirkung strafrechtlicher Sozialkontrolle ist regelmässig Gegenstand kriminalpolitischer Debatten. Gleichwohl ist das Delinquenz steigernde oder reduzierende Potenzial strafrechtlicher Interventionen in Deutschland bisher nicht ausreichend empirisch erforscht. Die Arbeit untersucht die Auswirkungen formeller Sozialkontrolle durch Polizei und Justiz bei Jugendlichen und Heranwachsenden. Mit drei kausalen Erklärungsmodellen werden justizielle Stigmatisierungs- und Abschreckungseffekte in diesen kriminologisch besonders bedeutsamen Alterszeiträumen analysiert. Durch die gemeinsame Verwendung von selbstberichteten Dunkelfeldinformationen und behördlichen Registerdaten in einem Paneldatensatz lassen sich verzerrende Selektionseffekte statistisch kontrollieren. Die empirischen Befunde zeigen das sozial exkludierende Potenzial formeller Sozialkontrolle als verstärkte Bindung an einen delinquenten Freundeskreis. Eine strafrechtlich intendierte Abschreckungswirkung durch die Steigerung des subjektiv wahrgenommenen Entdeckungsrisikos nach Polizei- und Justizkontakten konnte hingegen nicht nachgewiesen werden. Die Arbeit wurde mit dem Harry-Westermann-Preis 2018 der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster ausgezeichnet.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Städtische Obrigkeit und Soziale Kontrolle, Fachbücher von Lars BehrischDas Buch "Städtische Obrigkeit und soziale Kontrolle" von Lars Behrisch bietet eine umfassende Analyse der Stadt Görlitz im 15. und 16. Jahrhundert, die als bedeutendes wirtschaftliches und kulturelles Zentrum der Oberlausitz galt. In dieser Zeit erlebte die Stadt eine bemerkenswerte ökonomische und soziale Differenzierung, die sie mit grossen Reichsstädten wie Augsburg vergleichbar machte. Behrisch untersucht die komplexen Zusammenhänge zwischen der Stadtverfassung, dem Strafrecht und dem Umgang mit abweichendem Verhalten in einer Autonomiestadt. Die Studie beleuchtet die spezifische innerstädtische Verfassung und Rechtstradition Görlitz', die sich von anderen untersuchten Städten wie Nürnberg oder Köln unterscheidet. Diese Unterschiede hatten spürbare Auswirkungen auf das Verhältnis der Bürger zur städtischen Obrigkeit und prägten die alltäglichen Konflikte innerhalb der Stadt. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für die Geschichte der städtischen Gesellschaft und die Entwicklung von Rechtssystemen in der frühen Neuzeit interessieren.59,00 €*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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Souveränität und Subversion, Belletristik von Rita BischofRita Bischof, geboren 1948 in Fulda, studierte Philosophie, Soziologie und Literaturwissenschaft in Frankfurt am Main, Marburg und Berlin. Sie hatte Forschungs- und Lehraufenthalte in Paris und Florenz und war langjährig an verschiedenen Universitäten tätig. Sie veröffentlichte zahlreiche Bücher und Aufsätze, unter anderem über Georges Bataille, Walter Benjamin und Theodor Lessing. Seit 2006 ist sie freie Schriftstellerin und lebt in Berlin. Elisabeth Lenk, 1937 in Kassel geboren, studierte in Frankfurt und Paris Philosophie, Soziologie und Literaturwissenschaft bei Theodor W. Adorno und Lucien Goldmann. Ihre Promotion wurde von einem regen, inzwischen veröffentlichten Briefwechsel zwischen Adorno und ihr, zwischen Frankfurt und Paris, begleitet. Lenk war aktives Mitglied des SDS (Sozialistischer Deutscher Studentenbund) und kam in Frankreich mit André Breton und den Surrealisten sowie später mit den Situationisten in Berührung. Nach ihrer Promotion wurde sie 1970 wissenschaftliche Assistentin am Seminar für Allgemeine und Vergleichende Literaturwissenschaft an der Freien Universität Berlin bei Peter Szondi. Von 1976 bis zu ihrer Emeritierung 2006 lehrte sie am Deutschen Seminar der Leibniz Universität Hannover.30,00 €*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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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Produkte zum Begriff Kontrolle-und-Subversion-Fachbücher:
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Kontrolle und Subversion, Fachbücher von Katharina SchollIn jedem Gefängnis befindet sich ein Raum, der für religiöse Feiern vorgesehen ist. Der Andachtsraum ist Teil der totalen Institution und gleichzeitig Raum religiöser Praxis. Dieses Spannungsverhältnis untersucht die Autorin und nimmt dabei vor allem den Raum als soziales Produkt in den Blick. Im Rekurs auf Erving Goffmans Interaktionstheorie wird die Totalität sozialer Rollen im Strafvollzug herausgearbeitet, mit der immer auch Elemente einer subversiven Widerstandskultur einhergehen. Vor diesem Hintergrund lässt sich der Andachtsraum als institutionalisierter Raum der Widerstandskultur verstehen im Sinne einer Hinterbühne, die temporäre und partielle Rollenbefreiung ermöglicht. Der Andachtsraum erweist sich als Ort der Aushandlungsprozesse von Freiheit im Raum des Gefängnisses.59,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reflexion und Subversion, Fachbücher von Samuel BreidenbachDie ehemals den Massenmedien vorbehaltene Funktion, die Gesellschaft zu reflektieren und diese gesellschaftlichen Selbstbeschreibungen auch gesellschaftsweit bekannt zu machen, kann heute auch von Social-Media-Plattformen erfüllt werden, wenn die Nutzerinnen und Nutzer dort die Gesellschaft beschreiben und diese Beiträge massenhaft verbreitet werden. Gleichzeitig unterscheiden sich die in den Social Media verbreiteten Gesellschaftsbeschreibungen enorm von jenen herkömmlicher Massenmedien – nicht zuletzt aufgrund der technischen Infrastrukturen der Plattformen. Aus Perspektive der sozialen Systemtheorie werden am Beispiel von Twitter Gemeinsamkeiten und Differenzen zwischen diesen beiden Formen gesellschaftlicher Selbstreflexion herausgearbeitet. Vor allem aber soll die Analyse die grundsätzlich divergenten Wirkungen aufzeigen, welche die (Selbst-)Reflexion der Gesellschaft nach sich ziehen kann, wenn diese einerseits gesellschaftliche Komplexität als einheitliche Realität greifbar macht und damit der Selbstvergewisserung dient, andererseits genauso die Kritik und das Hinterfragen des Bestehenden erlaubt.64,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kontrolle und Delinquenz, Fachbücher von Philipp SchulteDie abschreckende oder stigmatisierende Wirkung strafrechtlicher Sozialkontrolle ist regelmässig Gegenstand kriminalpolitischer Debatten. Gleichwohl ist das Delinquenz steigernde oder reduzierende Potenzial strafrechtlicher Interventionen in Deutschland bisher nicht ausreichend empirisch erforscht. Die Arbeit untersucht die Auswirkungen formeller Sozialkontrolle durch Polizei und Justiz bei Jugendlichen und Heranwachsenden. Mit drei kausalen Erklärungsmodellen werden justizielle Stigmatisierungs- und Abschreckungseffekte in diesen kriminologisch besonders bedeutsamen Alterszeiträumen analysiert. Durch die gemeinsame Verwendung von selbstberichteten Dunkelfeldinformationen und behördlichen Registerdaten in einem Paneldatensatz lassen sich verzerrende Selektionseffekte statistisch kontrollieren. Die empirischen Befunde zeigen das sozial exkludierende Potenzial formeller Sozialkontrolle als verstärkte Bindung an einen delinquenten Freundeskreis. Eine strafrechtlich intendierte Abschreckungswirkung durch die Steigerung des subjektiv wahrgenommenen Entdeckungsrisikos nach Polizei- und Justizkontakten konnte hingegen nicht nachgewiesen werden. Die Arbeit wurde mit dem Harry-Westermann-Preis 2018 der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster ausgezeichnet.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Städtische Obrigkeit und Soziale Kontrolle, Fachbücher von Lars BehrischDas Buch "Städtische Obrigkeit und soziale Kontrolle" von Lars Behrisch bietet eine umfassende Analyse der Stadt Görlitz im 15. und 16. Jahrhundert, die als bedeutendes wirtschaftliches und kulturelles Zentrum der Oberlausitz galt. In dieser Zeit erlebte die Stadt eine bemerkenswerte ökonomische und soziale Differenzierung, die sie mit grossen Reichsstädten wie Augsburg vergleichbar machte. Behrisch untersucht die komplexen Zusammenhänge zwischen der Stadtverfassung, dem Strafrecht und dem Umgang mit abweichendem Verhalten in einer Autonomiestadt. Die Studie beleuchtet die spezifische innerstädtische Verfassung und Rechtstradition Görlitz', die sich von anderen untersuchten Städten wie Nürnberg oder Köln unterscheidet. Diese Unterschiede hatten spürbare Auswirkungen auf das Verhältnis der Bürger zur städtischen Obrigkeit und prägten die alltäglichen Konflikte innerhalb der Stadt. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für die Geschichte der städtischen Gesellschaft und die Entwicklung von Rechtssystemen in der frühen Neuzeit interessieren.59,00 €*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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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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Souveränität und Subversion, Belletristik von Rita BischofRita Bischof, geboren 1948 in Fulda, studierte Philosophie, Soziologie und Literaturwissenschaft in Frankfurt am Main, Marburg und Berlin. Sie hatte Forschungs- und Lehraufenthalte in Paris und Florenz und war langjährig an verschiedenen Universitäten tätig. Sie veröffentlichte zahlreiche Bücher und Aufsätze, unter anderem über Georges Bataille, Walter Benjamin und Theodor Lessing. Seit 2006 ist sie freie Schriftstellerin und lebt in Berlin. Elisabeth Lenk, 1937 in Kassel geboren, studierte in Frankfurt und Paris Philosophie, Soziologie und Literaturwissenschaft bei Theodor W. Adorno und Lucien Goldmann. Ihre Promotion wurde von einem regen, inzwischen veröffentlichten Briefwechsel zwischen Adorno und ihr, zwischen Frankfurt und Paris, begleitet. Lenk war aktives Mitglied des SDS (Sozialistischer Deutscher Studentenbund) und kam in Frankreich mit André Breton und den Surrealisten sowie später mit den Situationisten in Berührung. Nach ihrer Promotion wurde sie 1970 wissenschaftliche Assistentin am Seminar für Allgemeine und Vergleichende Literaturwissenschaft an der Freien Universität Berlin bei Peter Szondi. Von 1976 bis zu ihrer Emeritierung 2006 lehrte sie am Deutschen Seminar der Leibniz Universität Hannover.30,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kultur der Kontrolle, Fachbücher von David GarlandOffizielles Ziel staatlichen Strafens war bisher neben der Generalprävention vor allem die Wiedereingliederung von Straftätern in die Gesellschaft. Das wohlfahrtsstaatliche Behandeln und Resozialisieren ist jedoch in den letzten Jahrzehnten - insbesondere in den USA, aber in Anfängen auch bei uns - immer mehr verdrängt worden von zwei neuen Formen der Kriminalitätsbekämpfung: vorbeugende Kontrollen einerseits, von Alarmanlagen über Datensammlungen bis zu Bürgerwehren, harte und ausgrenzende Strafen andererseits. David Garland liefert eine brillante Analyse dieser neuen Formen der sozialen Kontrolle und der Kriminalpolitik sowie ihrer sozialen Hintergründe. Abschottung und verstärkte Überwachung einerseits, die Ausgrenzung grosser Gruppen andererseits sind Anzeichen einer Entwicklung zum Law-and-Order-Staat mit der Tendenz zum Autoritarismus. Im Fokus steht nicht nur der Umgang mit Kriminalität.44,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kinder - Medien - Kontrolle, Fachbücher von Gesine KulckeDer Umgang mit Medien in der Grundschule will gelernt sein. Doch Vorstellungen, die angehende Lehrerinnen und Lehrer von Kindheit, Lernen und Lehrer-Sein haben, scheinen sie davon abzuhalten, sich damit auseinanderzusetzen, wie sie den Umgang mit Medien zukünftig gestalten können. Das zeigt Gesine Kulckes Analyse von Gruppendiskussionen mit Studierenden. Jene fügen sich in eine durch soziale Erwartungen strukturierte Ordnung ein und präsentieren die Haltung, dass sich Kinder zwar selbst entfalten sollen, dies aber im Sinne eines ihnen Bedürfnisse zuschreibenden Entwicklungsmodells. Damit werden Deutungsangebote entlarvt, die sich in pädagogischen und bildungspolitischen Diskursen aufdrängen und eine Abwehr vom Lernen mit, durch und über Medien ermöglichen und legitimieren.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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