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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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Fallstudien zum Controlling, Fachbücher von Mathias GraumannMit 60 Fallstudien gezielt auf die Prüfung vorbereiten! Mit 60 Fallstudien unterschiedlicher Komplexität stellt dieses Buch den Bezug zwischen Theorie und Praxis der einzelnen Controlling-Verfahren her. Eingesetzt zur Prüfungsvorbereitung, schafft es dadurch ein tieferes Verständnis der Methoden und Prozesse. Grundlage für die Fallstudien sind überwiegend frei zugängliche Geschäftsberichte. Durch zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulicht und mit ausführlichen Lösungshinweisen versehen, erleichtern sie das Einüben des gesamten Controlling-Instrumentariums in seiner strategischen und operativen Perspektive. Dieses Buch ist die ideale Ergänzung zum Lehrbuch „Controlling – Begriff, Elemente, Methoden und Schnittstellen“ des gleichen Autors. Inhaltsverzeichnis: I. Einführung. II. Strategisches Controlling. III. Jahresabschlussgestütztes Controlling. IV. Kosten- und Leistungscontrolling. V. Zahlungsstromorientiertes Controlling. VI. Schnittstellen des Controllings.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathias Schwabe, Fachbücher von Mathias SchwabeImmer noch brechen Erziehungshilfen viel zu oft ab und lassen ratlose Helfer und frustrierte Klienten zurück. Mathias Schwabe schildert 35 solcher Situationen und zeigt präzise auf, wie deren Dynamik verstanden und verändert werden kann. Dazu werden Lösungen vorgestellt, die auf der Grundlage einer Neuorientierung des Helfersystems zustande kommen, aber auch kreative Settings, die sich bereits viele Jahre bewährt haben. Dabei können vielfach auch Eltern auf neuen Wegen gewonnen werden, das Setting mitzutragen. Parallel dazu stellt das Buch Verfahren zum Fallverstehen und zur Settingkonstruktion vor, mit deren Hilfe die eigene Planung strukturiert und angeleitet werden kann. Das Buch wendet sich an Hilfeplaner in Jugendämtern und Einrichtungen der Erziehungshilfe.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathias Hirsch, Fachbücher von Mathias Hirsch, Hirsch, MathiasDie Häufigkeit schwerer psychischer Störungen scheint zu wachsen, in denen der eigene Körper wie ein äusseres Objekt erlebt und in der Phantasie sowie durch entsprechendes Agieren destruktiv behandelt wird. Solche Krankheitsbilder zwischen schweren psychischen und psychosomatischen Störungen reichen von Hypochondrie und Depersonalisation über die Essstörung bei Anorexie bis hin zu den verschiedenen Formen der Selbstbeschädigung bzw. Herstellung artifizieller Krankheit. Stets handelt es sich dabei um den Versuch, durch Abspaltung des Körperselbst das Gesamtselbst zu erhalten. Alle diese nosologischen Einheiten werden in diesem Buch phänomenologisch beschrieben und auf psychoanalytischer Grundlage ausführlich auf ihre Psychodynamik hin untersucht. Die psychoanalytische Erforschung der Formen selbstdestruktiven Körperagierens steckt noch in den Anfängen. So ist es das Verdienst des Herausgebers, dem Leser einen profunden Einstieg in die Literatur und den aktuellen Stand der Diskussion zu Theorie und Therapie dieser schweren und teilweise sehr verbreiteten seelischen Störungen zu vermitteln.39,90 €*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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Mathias Graumann, Fachbücher von Mathias GraumannBerufsrecht und Prüfungspraxis in konzentrierter und verständlicher Gesamtdarstellung. Dieses Lehrbuch stellt die berufsrechtlichen Rahmenbedingungen des wirtschaftlichen Prüfungswesens und die einzelnen Prozessschritte der Abschlussprüfung dar. Dabei stehen insbesondere die examensrelevanten Themen im Vordergrund. In dieser Auflage wird die Umstellung der IDW PS auf die ISA vollzogen. Nach einer Einführung in den Berufsweg und die Grundzüge des Berufsrechts kommentiert der Autor die wesentlichen handelsrechtlichen Jahresabschlussvorschriften. Anschliessend führt er in das Prüfungsrisikomodell als Grundlage des Prüfungsprozesses ein und erläutert die wesentlichen Prüfungsschritte bei bedeutenden Jahresabschlusspositionen. Das Werk rundet Kapitel zu über den Jahresabschluss hinausgehenden Prüfungsobjekten, zur Berichterstattung über die Prüfung und zur Erteilung von Bestätigungsvermerken ab. Leicht verständlich beschrieben und mit 390 Abbildungen veranschaulicht das Buch die komplexen Zusammenhänge. Ein Übungsteil am Ende jedes Kapitels sowie umfangreiche Lösungsvorschläge zu den Übungsaufgaben sichern den Lernerfolg. Inhaltsverzeichnis: I. Beruf und Berufsrecht der Wirtschaftsprüfer. II. Grundlagen der Abschlussprüfung nach HGB. III. Prüfungsstrategie und Prüfungsplanung. IV. Prüfung der Buchführung und der Inventur. V. Prüfung des Jahresabschlusses. VI. Nicht-jahresabschlussbezogene Prüfungsobjekte. VII. Berichterstattung über die und Dokumentation der Abschlussprüfung. VIII. Lösungshinweise zu den Übungsaufgaben.54,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kostenrechnung und Kostenmanagement, Fachbücher von Mathias GraumannGrundlagen und Methoden der Kostenrechnung in Theorie und Praxis. Systematisch und klar strukturiert vermittelt dieses Lehr- und Unterrichtswerk Grundlagen und Methoden der Kostenrechnung, des Kostencontrollings und des Kostenmanagements. Vielfältige Beispiele und integrierte Fallstudien erleichtern das Verständnis der komplexen Materie. Umfangreiche Übungsaufgaben und Lösungen, Kontrollfragen am Ende eines jeden Kapitels sowie Musterklausuren inkl. Lösungen ermöglichen eine einfache Lernstandskontrolle. So können Wissenslücken schnell erkannt und gezielt ausgeglichen werden. Durch den direkten Praxisbezug und die leicht verständliche Aufbereitung ist das Werk ideal für Studierende und Dozenten der Betriebswirtschaftslehre geeignet. Ebenso profitieren Kostenrechnungspraktiker in Unternehmen, Steuerberater und auch Wirtschaftsprüfer von den systematisch und schnell verfügbaren Informationen, beispielsweise im Hinblick auf die Beurteilung von Geschäftsführungs- und Planungsinstrumenten. Die 7. Auflage wurde umfassend überarbeitet und erweitert. Inhaltsverzeichnis: I. Grundlagen des betrieblichen Rechnungswesens. II. System und Technik der Buchführung und Bilanzierung. III. Grundlagen der Kostenrechnung. IV. Kostenartenrechnung. V. Kostenstellenrechnung. VI. Kostenträgerrechnung. VII. Teilkostenrechnung (Deckungsbeitragsrechnung). VIII. Kostenplanung und Kostenkontrolle. IX. Prozesskostenrechnung. X. Kostenmanagement und Budgetierung. XI. Fallstudien zur Kostenrechnung. XII. Lösungen zu den Übungsaufgaben. XIII. Musterklausuren.41,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fallstudien zum Controlling, Fachbücher von Mathias GraumannMit 60 Fallstudien gezielt auf die Prüfung vorbereiten! Mit 60 Fallstudien unterschiedlicher Komplexität stellt dieses Buch den Bezug zwischen Theorie und Praxis der einzelnen Controlling-Verfahren her. Eingesetzt zur Prüfungsvorbereitung, schafft es dadurch ein tieferes Verständnis der Methoden und Prozesse. Grundlage für die Fallstudien sind überwiegend frei zugängliche Geschäftsberichte. Durch zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulicht und mit ausführlichen Lösungshinweisen versehen, erleichtern sie das Einüben des gesamten Controlling-Instrumentariums in seiner strategischen und operativen Perspektive. Dieses Buch ist die ideale Ergänzung zum Lehrbuch „Controlling – Begriff, Elemente, Methoden und Schnittstellen“ des gleichen Autors. Inhaltsverzeichnis: I. Einführung. II. Strategisches Controlling. III. Jahresabschlussgestütztes Controlling. IV. Kosten- und Leistungscontrolling. V. Zahlungsstromorientiertes Controlling. VI. Schnittstellen des Controllings.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathias Schwabe, Fachbücher von Mathias SchwabeImmer noch brechen Erziehungshilfen viel zu oft ab und lassen ratlose Helfer und frustrierte Klienten zurück. Mathias Schwabe schildert 35 solcher Situationen und zeigt präzise auf, wie deren Dynamik verstanden und verändert werden kann. Dazu werden Lösungen vorgestellt, die auf der Grundlage einer Neuorientierung des Helfersystems zustande kommen, aber auch kreative Settings, die sich bereits viele Jahre bewährt haben. Dabei können vielfach auch Eltern auf neuen Wegen gewonnen werden, das Setting mitzutragen. Parallel dazu stellt das Buch Verfahren zum Fallverstehen und zur Settingkonstruktion vor, mit deren Hilfe die eigene Planung strukturiert und angeleitet werden kann. Das Buch wendet sich an Hilfeplaner in Jugendämtern und Einrichtungen der Erziehungshilfe.38,00 €*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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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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Mathias Hirsch, Fachbücher von Mathias Hirsch, Hirsch, MathiasDie Häufigkeit schwerer psychischer Störungen scheint zu wachsen, in denen der eigene Körper wie ein äusseres Objekt erlebt und in der Phantasie sowie durch entsprechendes Agieren destruktiv behandelt wird. Solche Krankheitsbilder zwischen schweren psychischen und psychosomatischen Störungen reichen von Hypochondrie und Depersonalisation über die Essstörung bei Anorexie bis hin zu den verschiedenen Formen der Selbstbeschädigung bzw. Herstellung artifizieller Krankheit. Stets handelt es sich dabei um den Versuch, durch Abspaltung des Körperselbst das Gesamtselbst zu erhalten. Alle diese nosologischen Einheiten werden in diesem Buch phänomenologisch beschrieben und auf psychoanalytischer Grundlage ausführlich auf ihre Psychodynamik hin untersucht. Die psychoanalytische Erforschung der Formen selbstdestruktiven Körperagierens steckt noch in den Anfängen. So ist es das Verdienst des Herausgebers, dem Leser einen profunden Einstieg in die Literatur und den aktuellen Stand der Diskussion zu Theorie und Therapie dieser schweren und teilweise sehr verbreiteten seelischen Störungen zu vermitteln.39,90 €*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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Realer Inzest, Fachbücher von Mathias HirschUnentbehrliche Basis jeder diagnostischen oder therapeutischen Intervention beim Inzest ist die Kenntnis der zum grossen Teil unbewussten Psychodynamik der einzelnen Beteiligten und des gesamten Familiensystems. Der Autor verlagert daher in der Neuauflage den Schwerpunkt der Darstellung auf die sich in den Familien abspielende Psychodynamik. Das Buch fördert die psychoanalytische Diskussion der Spannung zwischen realem inzestuösem Trauma und seiner intrapsychischen Verarbeitung. Zahlreiche Fallbeispiele vereinfachen das Verständnis der dem Inzest zugrunde liegenden Psychodynamik. Aus den Rezensionen: "Es handelt sich um ein sehr lesenswertes und hilfreiches Buch für Therapeuten und Berater, nicht nur, wenn sie mit diesem besonderen Personenkreis arbeiten." Sexueller Missbrauch von Kindern in der Familie durch Erwachsene - in der dritten Auflage.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Graumann, Mathias: ControllingControlling , Die umfassende Darstellung aller Bereiche des modernen Controllings! Klar strukturiert in strategisches und operatives Controlling, mit zahlreichen Beispielen und über 460 Abbildungen garantiert dieses Lehrbuch effizientes Lernen und Wiederholen, z. B. während der Prüfungsvorbereitung. ¿Das umfassende Lehrbuch zum Controlling. Anschaulich und praxisnah stellt dieses Lehrbuch Begriffe, Elemente, Methoden und Schnittstellen des modernen Controllings dar. Die klar strukturierte Aufteilung in strategisches und operatives Controlling sowie deren Teilbereiche ermöglicht einfaches und effizientes, modulares Lernen. Im strategischen Teil werden die strategische Ausrichtung des Unternehmens und deren Umsetzung anhand der bekannten Methoden des strategischen Controllings umfassend und praxisnah diskutiert. Daneben legt der Autor einen Fokus auf aktuelle Themen der Corporate Governance wie Corporate Compliance, Risikomanagement und interne Überwachung. Detailliert zeigt er auf, wie diese Systeme auszugestalten sind, um der gesetzlichen Sorgfaltspflicht zu genügen und der Forderung nach Schaffung eines nachhaltigen Unternehmenswerts nachzukommen. Die Behandlung von Konzepten der wertorientierten Unternehmensführung rundet den Inhalt ab. Im operativen Teil führt das Lehrbuch umfassend in die Methoden des jahresabschlussgestützten Controllings, des Kosten- und Leistungs-Controllings sowie des zahlungsstromorientierten Controllings (Investitions- und Finanzcontrolling) ein. Zahlreiche Fallbeispiele und über 460 Abbildungen veranschaulichen die Thematik und ermöglichen ein effizientes Lernen und Wiederholen, z. B. während der Prüfungsvorbereitung. Inhaltsverzeichnis: ¿I. Grundlagen des Controllings. II. Strategische Planung und strategisches Controlling. III. Jahresabschlussgestütztes Controlling. IV. Kosten- und Leistungscontrolling. V. Zahlungsstormorientiertes Controlling. VI. Schnittstellen des Controllings. , Bremsbeläge > Bremsen & Bremsenteile , Auflage: 6., überarbeitete Auflage. Online-Version inklusive, Erscheinungsjahr: 202205, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Titel der Reihe: NWB Studium Betriebswirtschaftslehre##, Autoren: Graumann, Mathias, Edition: NED, Auflage: 22006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete Auflage. Online-Version inklusive, Keyword: Lehrbuch; strategisches Controlling; operatives Controlling; Corporate Governance; Corporate Compliance; Risikomanagement; interne Überwachung; Sorgfaltspflicht; wertorientierte Unternehmensführung; zahlungsstromorientiert; Grundlagen; strategische Planung; jahresabschlussgestütztes Controlling; Kosten- und Leistungs-Controlling; zahlungsstromorientiertes Controlling. Schnittstellen, Fachschema: Controlling~Kontrolle (wirtschaftlich) / Controlling~Unternehmenssteuerung~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Rechnungswesen~Wirtschaftsprüfung - Wirtschaftsprüfer, Fachkategorie: Rechnungswesen: Lehrbücher, Handbücher~Betriebswirtschaft und Management: Lehrbücher, Handbücher, Region: Deutschland, Bildungszweck: For undergraduate education and equivalents~Lehrbuch, Skript~Für die Hochschule, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Buchführung, Rechnungswesen, Controlling, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XXXIII, Seitenanzahl: 922, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag GmbH & Co. KG, Blätteranzahl: 960 Blätter, Länge: 240, Breite: 165, Höhe: 47, Gewicht: 1458, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Beinhaltet: B0000055579001 V14550-978-3-482-652- B0000055579002 V14550-978-3-482-652-2, Vorgänger: 2638043, Vorgänger EAN: 9783482652226 9783482652219 9783802118128 9783802113482 9783802110740, Alternatives Format EAN: 9783482773136 9783482010828, eBook EAN: 9783482773136, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,49,90 €*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?
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. **
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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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* 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.