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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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Innovative Beschaffung, Fachbücher von Nuan Jaster'Innovation Procurement': Diese Dissertation untersucht das öffentliche Beschaffungsrecht als Instrument zur Steuerung staatlicher Unterstützung für Innovationen. Basierend auf Innovations- und Steuerungstheorien analysiert und bewertet sie öffentliche Beschaffungsinstrumente und -verfahren hinsichtlich ihres Innovationspotenzials. Die Dissertation zeigt, dass das öffentliche Beschaffungsrecht zwar einen konsistenten innovationsorientierten Ansatz vermissen lässt und innovative Regelungen selten sind, jedoch eine Vielzahl von Instrumenten und Verfahren bietet, die das Potenzial zur Förderung von Innovationen haben. Nuan Jaster studierte Rechtswissenschaft an der Freien Universität Berlin mit Schwerpunkt im öffentlichen Wirtschaftsrecht und Sozialversicherungsrecht. Nach Abschluss der ersten juristischen Prüfung war er wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für öffentliches Recht, insbesondere Verwaltungsrecht von Univ.-Prof. Dr. Thorsten Siegel an der Freien Universität Berlin. Seit November 2024 ist er Rechtsreferendar am Kammergericht Berlin.119,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxishandbuch Interne Revision in der öffentlichen Verwaltung, Fachbücher von Oliver DieterleWas unterscheidet die Revisionspraxis in öffentlichen Verwaltungen von internen Revisionen in Versicherungen, Banken, Industrie- oder Dienstleistungsunternehmen? Welche Themen und Risikolagen sind in öffentlichen Institutionen typisch, und wie können Prüfungsansätze konkret aussehen? Wie Sie die Aufbau- und Ablauforganisation der internen Revision im öffentlichen Sektor unter Einhaltung der anerkannten Berufsstandards gestalten, erfahren Sie von Oliver Dieterle und seinem Expertenteam: - Grundlagen und Besonderheiten einer verwaltungsspezifischen internen Revision - am Beispiel der Bundesagentur für Arbeit - Nationale und internationale Standards für die interne Revision in öffentlichen Institutionen - Organisation und Aufgaben, von der Geschäftsordnung bis zur Qualitätssicherung - Ausführungsstandards, von der Vorbereitung eines Prüfauftrags über die Berichterstattung bis zum Pro.63,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Bünis:Das 1x1 der Internen Revision, Fachbücher von Michael Bünis, Thomas GossensHochwertige Prüfungs- und Beratungsleistungen der Internen Revision erfordern, neben soliden betriebswirtschaftlichen Kenntnissen, die Berücksichtigung erprobter Verfahren und massgeblicher Leitlinien im Revisionsprozess. In der rundum aktualisierten 4. Auflage beleuchten Michael Bünis und Thomas Gossens alle wesentlichen Anforderungen und Funktionen professioneller Revisionstätigkeit unter Einbeziehung der neuen Global Internal Audit Standards des Institute of Internal Auditors (IIA), deren Umsetzung in jeder Internen Revision erwartet wird. Daneben werden auch regulatorische Anforderungen in Deutschland und aktuelle Trends berücksichtigt. - Grundlagen und ethische Standards der Internen Revision - Governance, Leitung und Qualitätsmanagement der Internen Revision - Prüfungsleistungen und Beratungsaufträge von der Planung bis zum Follow-up, Prüfungsmethoden und Best Practices Die Checklisten für die praktische Umsetzung lassen sich in allen Branchen anwenden und weiterentwickeln: Ein perfektes Buch für (Quer-)Einsteiger und für die Vorbereitung auf Zertifizierungen. „... eine sichere, verlässliche und anwendungsnahe Grundlage, auf die sich stützen und aufbauen lässt.“.58,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hürthen:KI und Beschaffung, Fachbücher von Sebastian HürthenIn der Vergabepraxis stehen Sie täglich vor der Herausforderung, unterschiedlichste Beschaffungsbedarfe zu prüfen, zu strukturieren und in Ausschreibungen zu überführen. Gerade IT-Vergaben verlangen Ihnen dabei viel ab, und die rasanten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz erhöhen den Druck zusätzlich. Es existiert heute kaum ein IT-Produkt, das ohne KI-Komponenten auskommt. Hier setzt das vorliegende Werk an und unterstützt Sie verständlich, praxisorientiert und ohne IT-Fachchinesisch. Es vermittelt Ihnen das notwendige Grundlagenwissen rund um Funktionsweise, Chancen und Risiken von KI-Systemen und zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie KI-bezogene IT-Vergaben effizient und mit einem guten Gefühl durchführen. Ob Telekommunikation, Bürosoftware, Sicherheitslösungen oder datengetriebene Analyse-Tools: Mit diesem Werk meistern Sie KI-Bezüge in Ausschreibungen souverän und bringen Ihre Vergabestelle kompetent in die Zukunft der Beschaffung.42,00 €*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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Grundzüge der Beschaffung, Produktion und Logistik, Fachbücher von Sebastian KummerEs stellt Ihnen aktuelle Konzepte und Werkzeuge aus der Praxis vor, die für das effiziente Management aller Aktivitäten entlang der gesamten Supply Chain vom Rohstofflieferanten bis zum Endkunden notwendig sind. Die 4. Auflage wurde sowohl inhaltlich als auch strukturell überarbeitet. Neben den beiden Fallstudien aus der Güter- und Dienstleistungsproduktion haben die Autoren kurze Exkurse ergänzt, die die konkrete Anwendung einzelner Konzepte in der betrieblichen Praxis demonstrieren. Im Grundlagenteil neu sind unter anderem Abschnitte zu den Themen Nachhaltigkeitsmanagement, Change Management und eine intensivere Behandlung von Geschäftsprozessen. Neuerungen im Teil Beschaffung betreffen vor allem Beschaffungspolitik, Dienstleistungseinkauf und elektronische Beschaffung. Anpassungen im Teil Produktion beziehen sich vorrangig auf das Produktionsmanagement sowie Projektmanagement. Erweiterungen im Teil Logistik betreffen vor allem Nachhaltigkeit in der Logistik, das Management von Logistikunternehmen sowie Informationsflüsse und -systeme in der Logistik, die mit der zunehmenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen entlang der Supply Chain rasch an Bedeutung gewinnen.39,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Management von Risiko, Nachhaltigkeit und KI in der Beschaffung, Fachbücher von Daniela Ludin, Wanja WellbrockDurch geopolitische Spannungen, Naturkatastrophen, Lieferkettenunterbrechungen, Compliance-Risiken und gesetzliche Anforderungen müssen Unternehmen schnell und flexibel auf Veränderungen reagieren und gleichzeitig nachhaltige und verantwortungsbewusste Entscheidungen treffen. Dieses Buch bietet eine umfassende, interdisziplinäre Übersicht über die aktuellen Herausforderungen und zukunftsweisenden Strategien im Beschaffungsmanagement und liefert neue Impulse für die Gestaltung eines verantwortungsbewussten und resilienten Einkaufs. Durch die vielfältigen Beiträge aus Wissenschaft und Praxis wurde eine fundierte Grundlage geschaffen, um die Resilienz, Nachhaltigkeit und technologische Exzellenz im Einkauf weiter zu fördern.89,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Innovative Beschaffung, Fachbücher von Nuan Jaster'Innovation Procurement': Diese Dissertation untersucht das öffentliche Beschaffungsrecht als Instrument zur Steuerung staatlicher Unterstützung für Innovationen. Basierend auf Innovations- und Steuerungstheorien analysiert und bewertet sie öffentliche Beschaffungsinstrumente und -verfahren hinsichtlich ihres Innovationspotenzials. Die Dissertation zeigt, dass das öffentliche Beschaffungsrecht zwar einen konsistenten innovationsorientierten Ansatz vermissen lässt und innovative Regelungen selten sind, jedoch eine Vielzahl von Instrumenten und Verfahren bietet, die das Potenzial zur Förderung von Innovationen haben. Nuan Jaster studierte Rechtswissenschaft an der Freien Universität Berlin mit Schwerpunkt im öffentlichen Wirtschaftsrecht und Sozialversicherungsrecht. Nach Abschluss der ersten juristischen Prüfung war er wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für öffentliches Recht, insbesondere Verwaltungsrecht von Univ.-Prof. Dr. Thorsten Siegel an der Freien Universität Berlin. Seit November 2024 ist er Rechtsreferendar am Kammergericht Berlin.119,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxishandbuch Interne Revision in der öffentlichen Verwaltung, Fachbücher von Oliver DieterleWas unterscheidet die Revisionspraxis in öffentlichen Verwaltungen von internen Revisionen in Versicherungen, Banken, Industrie- oder Dienstleistungsunternehmen? Welche Themen und Risikolagen sind in öffentlichen Institutionen typisch, und wie können Prüfungsansätze konkret aussehen? Wie Sie die Aufbau- und Ablauforganisation der internen Revision im öffentlichen Sektor unter Einhaltung der anerkannten Berufsstandards gestalten, erfahren Sie von Oliver Dieterle und seinem Expertenteam: - Grundlagen und Besonderheiten einer verwaltungsspezifischen internen Revision - am Beispiel der Bundesagentur für Arbeit - Nationale und internationale Standards für die interne Revision in öffentlichen Institutionen - Organisation und Aufgaben, von der Geschäftsordnung bis zur Qualitätssicherung - Ausführungsstandards, von der Vorbereitung eines Prüfauftrags über die Berichterstattung bis zum Pro.63,00 €*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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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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Bünis:Das 1x1 der Internen Revision, Fachbücher von Michael Bünis, Thomas GossensHochwertige Prüfungs- und Beratungsleistungen der Internen Revision erfordern, neben soliden betriebswirtschaftlichen Kenntnissen, die Berücksichtigung erprobter Verfahren und massgeblicher Leitlinien im Revisionsprozess. In der rundum aktualisierten 4. Auflage beleuchten Michael Bünis und Thomas Gossens alle wesentlichen Anforderungen und Funktionen professioneller Revisionstätigkeit unter Einbeziehung der neuen Global Internal Audit Standards des Institute of Internal Auditors (IIA), deren Umsetzung in jeder Internen Revision erwartet wird. Daneben werden auch regulatorische Anforderungen in Deutschland und aktuelle Trends berücksichtigt. - Grundlagen und ethische Standards der Internen Revision - Governance, Leitung und Qualitätsmanagement der Internen Revision - Prüfungsleistungen und Beratungsaufträge von der Planung bis zum Follow-up, Prüfungsmethoden und Best Practices Die Checklisten für die praktische Umsetzung lassen sich in allen Branchen anwenden und weiterentwickeln: Ein perfektes Buch für (Quer-)Einsteiger und für die Vorbereitung auf Zertifizierungen. „... eine sichere, verlässliche und anwendungsnahe Grundlage, auf die sich stützen und aufbauen lässt.“.58,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hürthen:KI und Beschaffung, Fachbücher von Sebastian HürthenIn der Vergabepraxis stehen Sie täglich vor der Herausforderung, unterschiedlichste Beschaffungsbedarfe zu prüfen, zu strukturieren und in Ausschreibungen zu überführen. Gerade IT-Vergaben verlangen Ihnen dabei viel ab, und die rasanten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz erhöhen den Druck zusätzlich. Es existiert heute kaum ein IT-Produkt, das ohne KI-Komponenten auskommt. Hier setzt das vorliegende Werk an und unterstützt Sie verständlich, praxisorientiert und ohne IT-Fachchinesisch. Es vermittelt Ihnen das notwendige Grundlagenwissen rund um Funktionsweise, Chancen und Risiken von KI-Systemen und zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie KI-bezogene IT-Vergaben effizient und mit einem guten Gefühl durchführen. Ob Telekommunikation, Bürosoftware, Sicherheitslösungen oder datengetriebene Analyse-Tools: Mit diesem Werk meistern Sie KI-Bezüge in Ausschreibungen souverän und bringen Ihre Vergabestelle kompetent in die Zukunft der Beschaffung.42,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*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, 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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