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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Physische Geographie, Fachbücher von Arthur N Strahler, Alan H. StrahlerJetzt durchgehend farbig gestaltet! Dieses Lehrbuch zur Physical Geography erschien erstmals vor vier Jahrzehnten und gilt seither, auch ausserhalb des englischen Sprachraums, als eines der führenden Studienbücher der physischen Geographie. Nun wurde das bewährte Lehrbuch komplett neu bearbeitet. Diese 4. Auflage der physischen Geographie führt die Stärken der vorhergehenden Auflagen fort und enthält zahlreiche Neuerungen: Text und Abbildungen sind aktualisiert und viele neue Inhalte sind hinzugekommen. Erweitert sind auch die Abschnitte über Umwelt und Naturschätze mit Themen wie geothermale Energiequellen, Erdbeben als Umweltrisiken oder die grüne Revolution.32,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fitness Mad, Zubehör Fitness, (One Size)Dieses Paar Neoprengewichte für Hand- und Fussgelenke ist ergonomisch geformt, um eine bequeme Nutzung während des Trainings zu gewährleisten. Mit ihnen kann die Trainingsintensität beim Wandern, Joggen oder in Aerobic-Kursen erhöht werden. Sie können auch für die Rehabilitation unter Anleitung eines Physio- oder Sporttherapeuten verwendet werden. Der Klett- und Schnallenverschluss sorgt für eine bequeme Passform und ermöglicht Ihnen, sich frei zu bewegen. Ideal für alle, die die aerobe Intensität und Ausdauer erhöhen möchten, um den gesamten Körper zu straffen. Zur Verwendung zu Hause oder im Fitnessstudio. - Fügt zusätzlichen Widerstand beim Gehen, Joggen und bei Aerobic-Übungen hinzu. - Ergonomisches und bequemes Design. - Einfacher und unkomplizierter Klettverschluss mit D-Ring aus Metall. - Material: Hergestellt aus Neopren und Polyester mit einer Füllung aus Eisensand. - Masse: 23 cm (L) x 8,1 cm (B). - Erhältliche Gewichte: 0,5 kg 1 kg 2 kg. - Grössenberater: Einheitsgrösse. - Pflegehinweise: Mit einem sauberen, feuchten Tuch reinigen. Nicht waschen oder in Wasser eintauchen. - Warnhinweis: Konsultieren Sie immer Ihren Arzt, bevor Sie ein neues Trainingsprogramm beginnen. Bei der Verwendung der Gewichte für Hand- und Fussgelenke ist Vorsicht geboten; tragen Sie sie nicht über längere Zeiträume, tragen Sie sie nicht bei Verletzungen, Stress oder geschwächten Gelenken oder Muskeln in Arm, Bein oder Hüfte. Stellen Sie die Verwendung sofort ein, wenn Sie Schmerzen oder Beschwerden verspüren.34,38 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Stiefel Deutschlandkarte rahmenlos, Pinnwand aus Wabenplatten, physische Karte, 56 x 76 cmPinnbare, leichte, stabile, glanzkaschierte, digital bedruckte 3mm starke Wabenplatte Zur Verwendung von Pinnnadeln und Reißnägeln geeignet Mit wasserlöslichen Markern beschriftbar und trocken abwischbar Darstellung der Autobahnen und Flughäfen, Bundesländer, Binnengewässer und Flüsse, Gebirgs- und Landschaftsbeziehungen sowie wichtiger Städte von Deutschland und Staatsgrenzen Inklusive farblicher Gliederung der Höhen und Tiefenschichten Unempfindlich gegen Feuchtigkeit und Schmutz Maßstab: 1:1.250.000 Maße: (BxH) 56 x 76 cm Lieferung inkl. Wandhalterung Merkmale: Oberfläche: laminierter Karton Ausführung: Pinnwand Ausstattung: rahmenlos Kartenbild: mit Bundesländern, mit Flüssen, mit Gebirgen, mit Städten, mit Straßen31,90 €*Versand: 4,15 €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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Physische Geographie, Fachbücher von Roland BaumhauerDas Fachbuch "Physische Geographie" bietet eine umfassende Einführung in die Geomorphologie, einem zentralen Teilgebiet der Physischen Geographie. Verfasst von Roland Baumhauer, behandelt es grundlegende Themen wie gravitative Massenbewegungen, Fluvialgeomorphologie sowie glaziale und periglaziale Prozesse. Darüber hinaus werden Karst- und äolische Formen sowie die geomorphologischen Haupteinheiten Deutschlands erläutert. Das Buch vermittelt die notwendige Fachterminologie und erklärt die geologisch-tektonischen sowie mineralogischen Grundlagen, die für das Verständnis geomorphologischer Prozesse entscheidend sind. Es richtet sich an Lernende der Oberstufe sowie Studierende der Bachelor- und Masterstudiengänge in Geographie, Geologie und Umweltwissenschaften und ist auch für Lehramtsstudierende aller Schulstufen geeignet. Mit 180 Seiten bietet es sowohl als Lehrbuch als auch als kompaktes Nachschlagewerk wertvolle Informationen.34,90 €*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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Physische Geographie, Fachbücher von Arthur N Strahler, Alan H. StrahlerJetzt durchgehend farbig gestaltet! Dieses Lehrbuch zur Physical Geography erschien erstmals vor vier Jahrzehnten und gilt seither, auch ausserhalb des englischen Sprachraums, als eines der führenden Studienbücher der physischen Geographie. Nun wurde das bewährte Lehrbuch komplett neu bearbeitet. Diese 4. Auflage der physischen Geographie führt die Stärken der vorhergehenden Auflagen fort und enthält zahlreiche Neuerungen: Text und Abbildungen sind aktualisiert und viele neue Inhalte sind hinzugekommen. Erweitert sind auch die Abschnitte über Umwelt und Naturschätze mit Themen wie geothermale Energiequellen, Erdbeben als Umweltrisiken oder die grüne Revolution.32,80 €*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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Fitness Mad, Zubehör Fitness, (One Size)Dieses Paar Neoprengewichte für Hand- und Fussgelenke ist ergonomisch geformt, um eine bequeme Nutzung während des Trainings zu gewährleisten. Mit ihnen kann die Trainingsintensität beim Wandern, Joggen oder in Aerobic-Kursen erhöht werden. Sie können auch für die Rehabilitation unter Anleitung eines Physio- oder Sporttherapeuten verwendet werden. Der Klett- und Schnallenverschluss sorgt für eine bequeme Passform und ermöglicht Ihnen, sich frei zu bewegen. Ideal für alle, die die aerobe Intensität und Ausdauer erhöhen möchten, um den gesamten Körper zu straffen. Zur Verwendung zu Hause oder im Fitnessstudio. - Fügt zusätzlichen Widerstand beim Gehen, Joggen und bei Aerobic-Übungen hinzu. - Ergonomisches und bequemes Design. - Einfacher und unkomplizierter Klettverschluss mit D-Ring aus Metall. - Material: Hergestellt aus Neopren und Polyester mit einer Füllung aus Eisensand. - Masse: 23 cm (L) x 8,1 cm (B). - Erhältliche Gewichte: 0,5 kg 1 kg 2 kg. - Grössenberater: Einheitsgrösse. - Pflegehinweise: Mit einem sauberen, feuchten Tuch reinigen. Nicht waschen oder in Wasser eintauchen. - Warnhinweis: Konsultieren Sie immer Ihren Arzt, bevor Sie ein neues Trainingsprogramm beginnen. Bei der Verwendung der Gewichte für Hand- und Fussgelenke ist Vorsicht geboten; tragen Sie sie nicht über längere Zeiträume, tragen Sie sie nicht bei Verletzungen, Stress oder geschwächten Gelenken oder Muskeln in Arm, Bein oder Hüfte. Stellen Sie die Verwendung sofort ein, wenn Sie Schmerzen oder Beschwerden verspüren.34,38 €*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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