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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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Sabine Jung, Fachbücher von Sabine JungDas Fachbuch "Museumsarchitektur im Vergleich 1989 - 2018" von Sabine Jung bietet eine tiefgehende Analyse der unterschiedlichen Entwicklungen in der Museumsarchitektur Deutschlands und Frankreichs während eines entscheidenden Zeitraums. Die Autorin, die aus dem Elsass stammt, nutzt ihre Doppelkultur, um die nationalen Besonderheiten und architektonischen Unterschiede zwischen den beiden Ländern herauszuarbeiten. Sie beleuchtet, wie in Deutschland der Wunsch, an geschichtliche Traditionen anzuknüpfen, durch spezifische architektonische Elemente wie Wendeltreppen und Zick-Zack-Linien zum Ausdruck kommt. Im Gegensatz dazu zeigt sie, dass in Frankreich andere Ansätze und Stile vorherrschen. Das Buch ist nicht nur eine Untersuchung der Architektur, sondern auch eine Reflexion über die kulturellen Identitäten, die sich in den Bauwerken manifestieren. Mit einer fundierten Analyse und zahlreichen Beispielen bietet es wertvolle Einblicke für Studierende, Fachleute und Interessierte der Architektur.40,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Suche nach Identität, FachbücherSpätmittelalterliche und frühneuzeitliche Vers- und Prosaromane entwickeln ihr Erzählen, indem sie auf bekannte Erzählmuster höfischer Literatur zurückgreifen und das Schema der Brautwerbung mit Herkunftsgeschichten ihrer adeligen Protagonisten verbinden. Die formal wie inhaltlich sehr unterschiedlichen Texte erzählen stets vom Eintritt ihrer Helden in andere Welten und von ihrer dortigen Begegnung mit einer fremden höfischen Dame. Die Eroberung von Raum und höfischer Dame wird den Protagonisten dabei zur entscheidenden Aufgabe. Denn erst sie ermöglicht die Vervollkommnung einer immer sozial bestimmten, meist adeligen Herrscheridentität und -geschichte. Im Rückgriff auf gendertheoretische und kulturwissenschaftliche Ansätze modernen Differenzdenkens entfaltet das Buch an einer Beispielreihe, die von Johanns von Würzburg Wilhelm von Österreich (1314) bis zum Fortunatus-Roman der Zeit um 1500 reicht, das grosse Spektrum, das die Romane in Bezug auf ihr Erzählen von Identität repräsentieren.43,08 €*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, 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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Lebenspraktisches Lernen: Uhrzeiten, Schulbücher von Kathrin Hauck, Sabine BottPünktlich zu Verabredungen mit Freunden kommen, Termine bei Ärzten wahrnehmen und Arbeitszeiten einhalten – Uhrzeiten lesen zu können, ist unbestritten eine der wichtigsten Fähigkeiten, die zur Bewältigung von Alltagssituationen benötigt wird. Umso wichtiger ist es, das Lesen der Uhr gründlich einzuüben und nachhaltig zu festigen. Besonders für Schüler mit dem Förderschwerpunkt geistige Entwicklung ist das Thema Uhrzeiten jedoch sehr abstrakt, sodass viel Übungsmaterial benötigt wird. Das bietet dieses umfassende Materialpaket: Nach der Erarbeitung der Tageszeiten, dem Kennenlernen des Tagesablaufs und des Aufbaus der Uhr steht das konkrete Uhrzeitentraining im Mittelpunkt der Arbeitsmaterialien. In sehr kleinen Schritten wird die Fähigkeit, Uhrzeiten lesen zu können, nach und nach aufgebaut. Die beiliegende CD enthält alle Arbeitsblätter des Bandes im veränderbaren Word-Format, die Lösungen.36,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sabine Jungbauer, Fachbücher von Sabine JungbauerDie Reihe "ReFaWi - Übungsfälle" von Sabine Jungbauer bietet eine umfassende Vorbereitung auf die Prüfung zur Rechtsfachwirtin/zum Rechtsfachwirt. In sieben Bänden werden ausgewählte Übungsfälle und Prüfungsaufgaben in verschiedenen Schwierigkeitsgraden präsentiert. Renommierte Autoren haben die Inhalte so aufbereitet, dass sie sowohl übersichtlich als auch einprägsam sind. Jedes Buch enthält Lösungsvorschläge sowie einen umfangreichen Fragenkatalog, der auch für das Fachgespräch und die mündliche Prüfung nützlich ist. Diese Reihe ist ideal für alle, die sich gezielt auf die Herausforderungen der Prüfung vorbereiten möchten. Zudem ist ein Sparpaket erhältlich, das alle sieben Bände zu einem Vorzugspreis anbietet, während jeder Band auch einzeln erworben werden kann.180,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sabine Jung, Fachbücher von Sabine JungDas Fachbuch "Museumsarchitektur im Vergleich 1989 - 2018" von Sabine Jung bietet eine tiefgehende Analyse der unterschiedlichen Entwicklungen in der Museumsarchitektur Deutschlands und Frankreichs während eines entscheidenden Zeitraums. Die Autorin, die aus dem Elsass stammt, nutzt ihre Doppelkultur, um die nationalen Besonderheiten und architektonischen Unterschiede zwischen den beiden Ländern herauszuarbeiten. Sie beleuchtet, wie in Deutschland der Wunsch, an geschichtliche Traditionen anzuknüpfen, durch spezifische architektonische Elemente wie Wendeltreppen und Zick-Zack-Linien zum Ausdruck kommt. Im Gegensatz dazu zeigt sie, dass in Frankreich andere Ansätze und Stile vorherrschen. Das Buch ist nicht nur eine Untersuchung der Architektur, sondern auch eine Reflexion über die kulturellen Identitäten, die sich in den Bauwerken manifestieren. Mit einer fundierten Analyse und zahlreichen Beispielen bietet es wertvolle Einblicke für Studierende, Fachleute und Interessierte der Architektur.40,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Suche nach Identität, FachbücherSpätmittelalterliche und frühneuzeitliche Vers- und Prosaromane entwickeln ihr Erzählen, indem sie auf bekannte Erzählmuster höfischer Literatur zurückgreifen und das Schema der Brautwerbung mit Herkunftsgeschichten ihrer adeligen Protagonisten verbinden. Die formal wie inhaltlich sehr unterschiedlichen Texte erzählen stets vom Eintritt ihrer Helden in andere Welten und von ihrer dortigen Begegnung mit einer fremden höfischen Dame. Die Eroberung von Raum und höfischer Dame wird den Protagonisten dabei zur entscheidenden Aufgabe. Denn erst sie ermöglicht die Vervollkommnung einer immer sozial bestimmten, meist adeligen Herrscheridentität und -geschichte. Im Rückgriff auf gendertheoretische und kulturwissenschaftliche Ansätze modernen Differenzdenkens entfaltet das Buch an einer Beispielreihe, die von Johanns von Würzburg Wilhelm von Österreich (1314) bis zum Fortunatus-Roman der Zeit um 1500 reicht, das grosse Spektrum, das die Romane in Bezug auf ihr Erzählen von Identität repräsentieren.43,08 €*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 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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Kinesio zurechtgeschnitten SchulterKinesio zurechtgeschnitten Schulter ist ein vorgeschnittenes Kinesio-Tape, ideal für Einsteiger oder für alle, die schnell ein fertiges Stück Tape nutzen möchten. Es eignet sich besonders zur Unterstützung der Rotatorenmanschette und der allgemeinen Schultermuskulatur.Das Tape bietet eine gezielte Stabilisierung und Unterstützung bei kleineren Schulterverletzungen oder in der Abschlussphase der Rehabilitation nach einer Operation. Es hilft, Schulterschmerzen zu lindern und die Schulterfunktion zu unterstützen.5,95 €*Versand: 5,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sabine Von Fischer, Fachbücher von Sabine Von FischerArchitektur ist an vielem schuld. Manchmal ist sie auch die Lösung. Die Möglichkeiten des Bauens öffentlich zu diskutieren, ist nicht nur sinnvoll, sondern auch notwendig. Insbesondere so, wenn die Veränderungen von Gesellschaft und Klima so viele beunruhigen. Architektur kann viel mehr als Geldwerte sichern und Eitelkeiten befriedigen: Sie kann, wenn sie gut gemacht ist, Raum für sozialen Zusammenhalt schaffen, die Sinne anregen, politisch sein und Verantwortung für die Klimaziele mittragen. Die Journalistin Sabine von Fischer hat in zahlreichen Zeitungsartikeln mögliche Wirkungen der Architektur aufgezeigt. Anhand von aktuellen Fragen und bedeutenden Gebäuden beschreibt sie, wie die Anliegen der Architektur mit all ihren alltäglichen Verwicklungen in der Gesellschaft verankert sind. Eine Auswahl dieser Texte finden sich im vorliegenden Band, gefasst von einleitenden Kommentaren. Dabei zeigt sich: Architektur mag an vielem schuld sein, doch manchmal ist sie auch die Lösung. - Planen und Bauen als Spiegel von Politik und Gesellschaft - Flüssig verfasste und genussvoll lesbare Texte in handlicher Aufmachung - Mit Interviews mit Saskia Sassen, Rem Koolhaas, Jacques Herzog, Roger Diener, Francis Kéré, Manuel Herz, Anne Lacaton, Peter Zumthor u.a. Sabine von Fischer gestaltete Häuser, Bühnenbilder und Ausstellungen, bevor sie die Themen der Architektur hauptberuflich schreibend und unterrichtend behandelte. Sie unterrichtete an verschiedenen Hochschulen im In- und Ausland und publiziert regelmässig in der Schweizer Tagespresse.42,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
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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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