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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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Von Java zu Kotlin, Fachbücher von Carsten VogtDas Fachbuch "Von Java zu Kotlin" von Carsten Vogt bietet eine umfassende Einführung in die Programmiersprache Kotlin, die sich besonders für Java-Entwickler eignet, die ihre Kenntnisse erweitern möchten. Mit einem klar strukturierten Ansatz ermöglicht das Buch den Leserinnen und Lesern, die grundlegenden Konzepte und Unterschiede zwischen Java und Kotlin effizient zu erlernen. Die 271 Seiten sind reich an praktischen Beispielen und Übungen, die das Verständnis der neuen Sprache fördern und die Anwendung in realen Projekten erleichtern. Die erste Auflage des Buches ist in deutscher Sprache verfasst und richtet sich an alle, die ihre Programmierfähigkeiten verbessern und sich mit modernen Entwicklungstechniken vertraut machen möchten. Das Buch ist ein wertvolles Hilfsmittel für Softwareentwickler, die den Übergang von Java zu Kotlin vollziehen möchten, und bietet eine solide Grundlage für die Nutzung der Vorteile, die Kotlin in der Softwareentwicklung bietet.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kotlin from Scratch, Fachbücher von Faisal Islam, Islam FaisalBehandelt die Grundlagen von Kotlin und die JavaFX-Bibliothek. Enthält über 30 Projekte aus Mathematik, Naturwissenschaften und Algorithmen, wie zum Beispiel die Modellierung der Bewegung eines Pendels, die Simulation der Umlaufbahnen eines binären Sternsystems, die Darstellung der Mandelbrot-Menge und die Implementierung von von der Natur inspirierten Algorithmen. Behandelt auch Zufälligkeit, Rekursion, Sortierung und Suche sowie Optimierung.45,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kotlin von Kopf bis Fuss, Fachbücher von David GriffithsDer Einstieg in die Kotlin-Programmierung im unterhaltsamen Von-Kopf-bis-Fuss-Stil. Klar, intuitiv und leicht verständlich. Keine Vorkenntnisse in Java erforderlich. Ein besonderes Lernerlebnis durch die spielerische, visuell anregende Vermittlung von Wissen. Was lernen Sie in diesem Buch? Kotlin von Kopf bis Fuss ist eine praxisnahe Einführung in die Programmierung mit Kotlin, für die Sie keine Java-Vorkenntnisse benötigen. Das Buch vermittelt Ihnen zunächst die Grundlagen der Sprache und behandelt dann Collections, die generische Programmierung, Lambdas und Funktionen höherer Ordnung. Unterwegs haben Sie Gelegenheit, sowohl mit objektorientierter als auch mit funktionaler Programmierung zu experimentieren. Hierfür verwenden die Autoren eine einzigartige, visuell ansprechende Methode, die über das Lernen der Syntax und schlichte Anleitungen hinausgeht. Wenn Sie Kotlin wirklich verstehen wollen, ist dieses Buch genau das richtige für Sie. Warum ist dieses Buch so anders? In dieses Buch sind die neuesten Erkenntnisse der Kognitionsforschung und der Lerntheorie eingeflossen, um Ihnen das Lernen so einfach wie möglich zu machen. Statt einschläfernder Bleiwüsten verwendet dieses Buch eine Vielzahl von Abbildungen und Textstilen, die Ihr Gehirn auf Trab halten und Ihnen das Wissen direkt ins Hirn spielen – und zwar so, dass es sitzt. "Klar, intuitiv und einfach zu verstehen. Wenn Kotlin für Sie neu ist, ist dieses Buch eine ausgezeichnete Einführung." — Ken Kousen, Kotlin-Trainer, zertifiziert von JetBrains "Kotlin von Kopf bis Fuss wird Ihnen mit Sicherheit helfen, schnell zurechtzukommen, eine solide Basis aufzubauen und Ihre Freude am Schreiben von Code wiederzuentdecken." — Ingo Krotzky, Kotlin-Lernender "Endlich! Lernen Sie Kotlin, ohne Java zu kennen. Einfach, knapp und mit viel Spass. Dies ist das Buch, auf das ich gewartet habe." — Dr. Matt Wenham, Data Scientist und Python-Programmierer.44,90 €*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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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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Programmieren lernen mit Kotlin, Fachbücher von Christian Kohls, Alexander DobryninFundierter Einstieg in die objektorientierte Programmierung mit Kotlin - Zahlreiche Praxisbeispiele, Erklärbilder und anschauliche Alltagsmetaphern - Durchstarten ohne Vorkenntnisse und eigene Apps entwickeln - Vermittelt Hintergrundwissen und wie man guten Code gestaltet - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Steigen Sie ein in die funktionale und objektorientierte Programmierung mit Kotlin. Das Buch richtet sich an Studierende und Quereinsteiger, die erstmalig eine Programmiersprache lernen. Kotlin eignet sich sehr gut als Anfängersprache: Erste Erfolge werden schnell erzielt und der Code ist kurz, präzise, leicht verständlich und robust. Gleichzeitig erlaubt Kotlin die professionelle Entwicklung und die Umsetzung umfangreicher Software-Architekturen. Das Buch erklärt anschaulich die Grundlagen des Programmierens, z. B. Variablen, Ausdrücke, Kontrollstrukturen und Funktionen. Objektorientierte Konzepte wie Abstraktion, Vererbung, Polymorphie, Kapselung und Komposition werden anhand von praktischen Beispielen eingeführt. In den vertiefenden Abschnitten lernen Sie Android-Apps umzusetzen, Algorithmen und Datenstrukturen selber zu implementieren, z. B. verkettete Listen, und das Entwickeln mit Coroutinen. Anhand eines durchgehenden Beispiels entwickeln Sie ein Simulationsspiel für Android.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kotlin, Fachbücher von Michael KoflerKotlin ist das neue Schweizer Taschenmesser in der Softwareentwicklung. Ob mobile Apps oder Geschäftslogik am Backend, ob objektorientierte Paradigmen oder funktionale Programmierung mit Lambdas: Kotlin vereint die Stärken zahlreicher beliebter Sprachen zu einem modernen Werkzeug für alle Fälle. In diesem umfassenden Handbuch gibt Michael Kofler Ihnen einen Einblick in alle Sprachfeatures und zeigt Ihnen, wie Sie zeitgemäss Software entwickeln. Aus dem Inhalt: - Crashkurs für Java-Umsteiger - IDEs: IntelliJ und Android Studio - Operatoren, Datentypen, Variablen, Klassen, Methoden: Alle Grundlagen - Lambda-Ausdrücke und funktionale Programmierung - Objektorientierte Programmierung inkl. Extensions, Delegation und Generics - Asynchrone Programmierung und Koroutinen - Netzwerkfunktionen, XML und JSON - App-Programmierung mit Jetpack und Jetpack Compose - Backend-Entwicklung mit Ktor und Exposed - REST-APIs entwickeln und anwenden - Pakete, Module und Importe.49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Von Java zu Kotlin, Fachbücher von Carsten VogtDas Fachbuch "Von Java zu Kotlin" von Carsten Vogt bietet eine umfassende Einführung in die Programmiersprache Kotlin, die sich besonders für Java-Entwickler eignet, die ihre Kenntnisse erweitern möchten. Mit einem klar strukturierten Ansatz ermöglicht das Buch den Leserinnen und Lesern, die grundlegenden Konzepte und Unterschiede zwischen Java und Kotlin effizient zu erlernen. Die 271 Seiten sind reich an praktischen Beispielen und Übungen, die das Verständnis der neuen Sprache fördern und die Anwendung in realen Projekten erleichtern. Die erste Auflage des Buches ist in deutscher Sprache verfasst und richtet sich an alle, die ihre Programmierfähigkeiten verbessern und sich mit modernen Entwicklungstechniken vertraut machen möchten. Das Buch ist ein wertvolles Hilfsmittel für Softwareentwickler, die den Übergang von Java zu Kotlin vollziehen möchten, und bietet eine solide Grundlage für die Nutzung der Vorteile, die Kotlin in der Softwareentwicklung bietet.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kotlin from Scratch, Fachbücher von Faisal Islam, Islam FaisalBehandelt die Grundlagen von Kotlin und die JavaFX-Bibliothek. Enthält über 30 Projekte aus Mathematik, Naturwissenschaften und Algorithmen, wie zum Beispiel die Modellierung der Bewegung eines Pendels, die Simulation der Umlaufbahnen eines binären Sternsystems, die Darstellung der Mandelbrot-Menge und die Implementierung von von der Natur inspirierten Algorithmen. Behandelt auch Zufälligkeit, Rekursion, Sortierung und Suche sowie Optimierung.45,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die grosse Herausforderung. Dieses Buch bietet einen aussergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Ausserdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der 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 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.