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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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Sprachverarbeitung, Fachbücher von Tobias Kaufmann, Beat PfisterDas Buch erklärt die wesentlichen Ansätze zur Sprachsynthese und zur Spracherkennung und vermittelt die dafür relevanten Grundlagen. Dazu gehören insbesondere: Grundkenntnisse über die menschliche Sprachproduktion und Sprachwahrnehmung, Eigenschaften von Sprachsignalen und ihre Darstellung, Grundkenntnisse in Linguistik, insbesondere Phonetik, Morphologie und Syntax, die wichtigsten Transformationen und Methoden der digitalen Sprachsignalverarbeitung, statistische Ansätze zur Beschreibung vieldimensionaler Grössen und komplexer Zusammenhänge (Hidden-Markov-Modelle und neuronale Netze), sowie die Formulierung und Anwendung von Wissen in der Form von Regeln. Die 2. Auflage des Buches enthält ein neues Kapitel über die polyglotte Sprachsynthese, die gemischtsprachigen Text korrekt vorlesen kann. Zusätzlich werden sowohl für die Sprachsignalproduktion als auch für die Spracherkennung die neuesten Ansätze eingeführt.69,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Glasl, Friedrich: Dynamische UnternehmensentwicklungDynamische Unternehmensentwicklung , Organisationsentwicklung in der Praxis. Friedrich Glasl und Bernard Lievegoed haben mit ihrem Buch Dynamische Unternehmensentwicklung ein grundlegendes Werk für Unternehmen und Organisationen im Wandel geschrieben. Es bietet den Führungskräften für ihre heutigen Aufgaben Orientierung und viele erprobte praktische Hilfen. , Bremsbacken > Bremsen & Bremsenteile , Auflage: 6., erweiterte und aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20210210, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Organisationsentwicklung in der Praxis#6#, Autoren: Glasl, Friedrich~Lievegoed, Bernard, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., erweiterte und aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 373, Keyword: Change Management; Dreiphasenmodell; Dynamische Unternehmensentwicklung; Entwicklung; Evolutionäre Systemtheorie; Führungskraft; Führungslehre; Management; Nachhaltigkeit; Organisationen im Wandel; Organisationsentwicklung; Organisationslehre; Unternehmensentwicklung, Fachschema: Change Management~Management / Change Management~Veränderungsmanagement~Wandel (Management)~Führung / Mitarbeiterführung~Mitarbeiterführung~Organisationstheorie~Unternehmensentwicklung~Business / Management~Management, Fachkategorie: Organisationstheorie und -verhalten, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management: Führung und Motivation, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Freies Geistesleben GmbH, Verlag: Freies Geistesleben GmbH, Verlag: Verlag Freies Geistesleben & Urachhaus GmbH, Länge: 231, Breite: 161, Höhe: 27, Gewicht: 733, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: A417234 A4162179, Vorgänger EAN: 9783772526756 9783772511622 9783258076850 9783258066981, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 252334370,00 €*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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Moon G. Kim, Fachbücher von Moon G. KimDas Fachbuch "Adhesives and Finishes for Wood" von Moon G. Kim bietet eine umfassende und strukturierte Einführung in die Welt der Holzkleber und -oberflächen. Es richtet sich sowohl an Berufsschüler als auch an Fachkräfte, die ihr Wissen in diesem speziellen Bereich vertiefen möchten. Mit einem klaren Fokus auf organische Chemie werden die verschiedenen Arten von Klebstoffen und Oberflächenbehandlungen detailliert erläutert. Die 560 Seiten des Buches sind reich an Informationen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte abdecken. Die erste Auflage, veröffentlicht im Jahr 2023, ist in englischer Sprache verfasst und bietet eine wertvolle Ressource für alle, die in der Holzverarbeitung tätig sind oder sich für die chemischen Grundlagen der Holzveredelung interessieren.139,90 €*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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Unternehmensentwicklung, Fachbücher von Kim Oliver Tokarski, Jochen Schellinger, Philipp BerchtoldStrategische und marketingbezogene Aspekte der Unternehmensentwicklung. Anleitung zu radikaler und disruptiver Innovation. Agiles Geschäftsmodell-Entwicklung in der Naturbildung. Strategische Werkzeuge zur Untersuchung kognitiver Verzerrungen bei Entscheidungsträgern. Strategische Prozesse und Werkzeuge für KMU im IKT-Sektor. Projektportfoliomanagement. Modell zur Entwicklung einer Beschaffungsstrategie. Talentmanagement in Schweizer KMU. Crowdfunding als neue Finanzierungsform. Identifikationsmerkmale von Organisationen aus der Perspektive wettbewerbsorientierter Athleten. Dynamisierung des EFQM-Exzellenzmodells bei den Schweizerischen Bundesbahnen. Kundenintegration als Methode der marktorientierten Dienstleistungserbringung in der Sport- und Lifestyle-Branche. Unternehmensmarkenmanagement für KMU im B2B-Segment. Nutzung von Cross-Selling-Potenzialen in reifen und gesättigten Märkten.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Dynamische Unternehmensentwicklung, Fachbücher von Friedrich GlaslOrganisationsentwicklung in der Praxis. Friedrich Glasl und Bernard Lievegoed haben mit ihrem Buch "Dynamische Unternehmensentwicklung" ein grundlegendes Werk für Unternehmen und Organisationen im Wandel geschrieben. Es bietet den Führungskräften für ihre heutigen Aufgaben Orientierung und viele erprobte praktische Hilfen.70,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sprachverarbeitung, Fachbücher von Tobias Kaufmann, Beat PfisterDas Buch erklärt die wesentlichen Ansätze zur Sprachsynthese und zur Spracherkennung und vermittelt die dafür relevanten Grundlagen. Dazu gehören insbesondere: Grundkenntnisse über die menschliche Sprachproduktion und Sprachwahrnehmung, Eigenschaften von Sprachsignalen und ihre Darstellung, Grundkenntnisse in Linguistik, insbesondere Phonetik, Morphologie und Syntax, die wichtigsten Transformationen und Methoden der digitalen Sprachsignalverarbeitung, statistische Ansätze zur Beschreibung vieldimensionaler Grössen und komplexer Zusammenhänge (Hidden-Markov-Modelle und neuronale Netze), sowie die Formulierung und Anwendung von Wissen in der Form von Regeln. Die 2. Auflage des Buches enthält ein neues Kapitel über die polyglotte Sprachsynthese, die gemischtsprachigen Text korrekt vorlesen kann. Zusätzlich werden sowohl für die Sprachsignalproduktion als auch für die Spracherkennung die neuesten Ansätze eingeführt.69,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Glasl, Friedrich: Dynamische UnternehmensentwicklungDynamische Unternehmensentwicklung , Organisationsentwicklung in der Praxis. Friedrich Glasl und Bernard Lievegoed haben mit ihrem Buch Dynamische Unternehmensentwicklung ein grundlegendes Werk für Unternehmen und Organisationen im Wandel geschrieben. Es bietet den Führungskräften für ihre heutigen Aufgaben Orientierung und viele erprobte praktische Hilfen. , Bremsbacken > Bremsen & Bremsenteile , Auflage: 6., erweiterte und aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20210210, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Organisationsentwicklung in der Praxis#6#, Autoren: Glasl, Friedrich~Lievegoed, Bernard, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., erweiterte und aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 373, Keyword: Change Management; Dreiphasenmodell; Dynamische Unternehmensentwicklung; Entwicklung; Evolutionäre Systemtheorie; Führungskraft; Führungslehre; Management; Nachhaltigkeit; Organisationen im Wandel; Organisationsentwicklung; Organisationslehre; Unternehmensentwicklung, Fachschema: Change Management~Management / Change Management~Veränderungsmanagement~Wandel (Management)~Führung / Mitarbeiterführung~Mitarbeiterführung~Organisationstheorie~Unternehmensentwicklung~Business / Management~Management, Fachkategorie: Organisationstheorie und -verhalten, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management: Führung und Motivation, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Freies Geistesleben GmbH, Verlag: Freies Geistesleben GmbH, Verlag: Verlag Freies Geistesleben & Urachhaus GmbH, Länge: 231, Breite: 161, Höhe: 27, Gewicht: 733, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: A417234 A4162179, Vorgänger EAN: 9783772526756 9783772511622 9783258076850 9783258066981, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 252334370,00 €*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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Organisationale Identifikation als Voraussetzung für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung, Fachbücher von Stephan BöhmIn Zeiten zunehmender Flexibilisierung, Freizeitorientierung und häufiger Stellenwechsel stellt eine nachhaltige Identifikation mit dem Arbeitgeber vielfach eher die Ausnahme als die betriebliche Normalität dar. Für Unternehmen sind die Folgen mit hohen Kosten verbunden, weshalb die bewusste Stärkung organisationaler Identifikation zu den Kernaufgaben des Personalmanagements zählt. Stephan Böhm entwickelt ein Ursache-Wirkungs-Modell der kollektiven organisationalen Identifikation und überprüft es auf Basis einer quantitativen Längsschnitt-Untersuchung. Er zeigt auf, wie transformational führende Vorgesetzte eine nachhaltige Identität erzeugen können, die die Identifikation und das Commitment ihrer Mitarbeiter stärkt, während die Kündigungsabsicht verringert wird. Mittels qualitativer Methoden leitet der Autor begründete Praxisempfehlungen ab. Dabei geht er besonders auf die notwendige Veränderung ein.74,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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