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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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Armut an Gemeinschaft, Fachbücher von Steffen WaskoDie vorliegende Untersuchung geht von einem Verdacht aus: Gemeinschaft im Sinne einer wertvollen kollektiven Beziehung wird im Kapitalismus strukturell verhindert. Die Kritik weist Steffen Wasko am Frühwerk Bakunins und Marx' aus und fördert dabei neue Erkenntnisse und Interpretationsstränge zu Tage. Formen der Gemeinschaft spielen bereits in ihren ersten Werken eine Rolle. Chronologisch verfolgt der Autor dabei genau das Schaffen der beiden späteren Kontrahenten und zeigt die ungeheure Nähe und Parallelität ihrer Denkentwicklung. Wenngleich sich bei Bakunin und Marx essentialistische und identitätslogische Gemeinschaftsbegriffe vor allem zu Beginn ihres Schaffens finden lassen, so weichen diese zunehmend negativistischen Ansätzen, in denen die Subjekte der Gemeinschaft negativ bestimmt sind. Steffen Wasko zufolge lässt sich daran auch oder gerade heute produktiv in gesellschaftskritischer Weise anknüpfen.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Armut und Fürsorge in Basel, FachbücherDas Buch beleuchtet einen bisher wenig beachteten Aspekt der Basler Stadtgeschichte. Es trägt die Erkenntnisse der Armutsforschung zu einem eindrücklichen Gesamtbild zusammen, das die grossen historischen Linien nachzeichnet und sich gleichzeitig in die kleinen Geschichten vertieft. Armut ist eine relative, in wirtschaftliche und soziale, kulturelle und politische Zusammenhänge eingebettete Erscheinung. Die Auseinandersetzung mit Armutsproblemen sensibilisiert für gesellschaftliche Ordnungsmodelle im historischen Wandel.26,00 €*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, 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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Armut und Bischofsherrschaft, Fachbücher von Philip ZimmermannDas Fachbuch "Armut und Bischofsherrschaft" von Philip Zimmermann bietet eine tiefgehende Analyse des frühmittelalterlichen Verständnisses von Armut und der Armenfürsorge durch die Bischöfe der Merowingerzeit. Die Studie beleuchtet die religiösen und rechtlichen Grundlagen dieser Fürsorge und stützt sich auf eine Vielzahl von Quellen, darunter historiographische, hagiographische und epigraphische Materialien. Zimmermann zeigt auf, dass der Armutsbegriff in dieser Zeit erstaunlich flexibel interpretiert wurde, was den Bischöfen ermöglichte, ihre Unterstützungsmassnahmen nicht nur als soziale Verantwortung, sondern auch zur Legitimierung ihrer Herrschaft zu nutzen. Diese Erkenntnisse erweitern das Verständnis der bischöflichen Machtstrukturen und deren Einfluss auf die Gesellschaft im frühen Mittelalter. Das Buch ist ein wertvoller Beitrag zur Geschichtswissenschaft und bietet neue Perspektiven auf die Rolle der Kirche in der Armenfürsorge.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Stress und Armut, Fachbücher von Clemens Sedmak, Elisabeth Kapferer, Michael BreitenbachDas Wort Stress ist allgegenwärtig und ist ein Modewort geworden. Jeder ist gestresst, so scheint es, und das fortwährend. Dieses Buch befasst sich mit der Bedeutung von Stress in den Natur- und Geisteswissenschaften und untersucht zellulären Stress als Ursache für Stress und im Zusammenhang mit dem, was Menschen als Stress erleben. Wann empfinden wir in psychologischem Sinn Stress und wann zeigen wir physiologische Anzeichen von Stress in unserem Gehirn? Stress ist eine Abweichung von dem, was sich „normal“ und gesund anfühlt. Er kann durch soziale oder ökonomische Faktoren ausgelöst werden und kann chronisch werden, was erhebliche Auswirkungen auf den einzelnen Menschen und auf die Gesellschaft als Ganzes hat. Dieses Buch konzentriert sich auf Armut als eine chronische Ursache von Stress und untersucht, wie der Mangel an druckfreier Zeit, die Entbehrungen und die Unvorhersehbarkeit des Alltags sowie ein allgemeiner Mangel an Schutz zu destruktivem toxischem Stress führen. Dieser permanente Druck beeinträchtigt die kognitiven und sozialen Funktionen, die Gehirnentwicklung in der Kindheit und kann auch zu vorzeitiger Alterung führen. Was können die Wissenschaften für unser Verständnis von und unsere Reaktion auf Stress leisten? Was kann gegen toxischen Stress getan werden, sowohl auf persönlicher Ebene als auch in Bezug auf Strukturen und politische Massnahmen? Das Buch richtet sich an alle, die sich für Stress, seine Ursachen und Folgen sowie für den Zusammenhang von Stress und Armut interessieren.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Armut an Gemeinschaft, Fachbücher von Steffen WaskoDie vorliegende Untersuchung geht von einem Verdacht aus: Gemeinschaft im Sinne einer wertvollen kollektiven Beziehung wird im Kapitalismus strukturell verhindert. Die Kritik weist Steffen Wasko am Frühwerk Bakunins und Marx' aus und fördert dabei neue Erkenntnisse und Interpretationsstränge zu Tage. Formen der Gemeinschaft spielen bereits in ihren ersten Werken eine Rolle. Chronologisch verfolgt der Autor dabei genau das Schaffen der beiden späteren Kontrahenten und zeigt die ungeheure Nähe und Parallelität ihrer Denkentwicklung. Wenngleich sich bei Bakunin und Marx essentialistische und identitätslogische Gemeinschaftsbegriffe vor allem zu Beginn ihres Schaffens finden lassen, so weichen diese zunehmend negativistischen Ansätzen, in denen die Subjekte der Gemeinschaft negativ bestimmt sind. Steffen Wasko zufolge lässt sich daran auch oder gerade heute produktiv in gesellschaftskritischer Weise anknüpfen.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Armut und Fürsorge in Basel, FachbücherDas Buch beleuchtet einen bisher wenig beachteten Aspekt der Basler Stadtgeschichte. Es trägt die Erkenntnisse der Armutsforschung zu einem eindrücklichen Gesamtbild zusammen, das die grossen historischen Linien nachzeichnet und sich gleichzeitig in die kleinen Geschichten vertieft. Armut ist eine relative, in wirtschaftliche und soziale, kulturelle und politische Zusammenhänge eingebettete Erscheinung. Die Auseinandersetzung mit Armutsproblemen sensibilisiert für gesellschaftliche Ordnungsmodelle im historischen Wandel.26,00 €*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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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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Von wirtschaftlichem Aufstieg, Verfolgung und Exil, Fachbücher von Valerie EnderDie Galerie Thannhauser gehörte mit ihren Häusern in München (1909-1928), Luzern (1919-1928) und Berlin (1927-1937) neben den Kunsthandlungen Cassirer, Alfred Flechtheim, Paul Rosenberg, Ambroise Vollard und der Galerie Wildenstein zu den bedeutendsten Förderern der Moderne im Europa der Vor- und Zwischenkriegszeit. Der Band arbeitet die bewegte Geschichte des Familienunternehmens Thannhauser erstmals systematisch auf. Durch umfassende Archivrecherchen rekonstruiert Valerie Ender Leerstellen in deren Geschichte, sodass Gründung, Aufstieg und Etablierung der Avantgardegalerie in einem Netzwerk internationaler Kunstvermittler und privater sowie öffentlicher Sammlungen fassbar werden. Auch beleuchtet sie die Verluste des Kunsthandelsunternehmens in Berlin und Paris sowie die Verfolgung und Emigration von Justin Thannhauser und seiner Familie nach der Machtergreifung der Nationalsozialisten. Der lange Schatten der nationalsozialistischen Vernichtungspolitik im Nachkriegsdeutschland wird durch eine Dokumentation der komplizierten juristischen Verhandlungen und der perfiden Täter-Opfer-Umkehr im Kampf Thannhausers um Restitution auf eindrückliche Weise deutlich.45,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Der Armut auf den Leib rücken, Fachbücher von Sonja MatterSoziale Arbeit trägt heute massgeblich zur sozialen Sicherheit bei. Pionierarbeit hierfür leisteten in der Schweiz Frauen, die nach dem Ersten Weltkrieg Schulen für Sozialarbeiterinnen gründeten und damit wesentlich zur Etablierung dieses Berufs beitrugen. Bemühungen zur Akademisierung der Sozialen Arbeit hingegen scheiterten bis weit ins 20. Jahrhundert. Die damit vorgegebenen Rahmenbedingungen der Ausbildung wirkten sich auf die Geschlechterordnung, die Wissensproduktion und die Professionalisierung der Sozialen Arbeit in der Schweiz aus. Im ausgehenden 19. Jahrhundert setzte zunehmend Kritik an der traditionellen Armenpflege ein. Diese galt als unsystematisch und wenig effizient. Ein Blick über die Landesgrenzen hinaus zeigte Möglichkeiten zur Reform: Die Methoden der Armutsbekämpfung mussten wissenschaftlich entwickelt und in spezifischen Ausbildungsstätten unterrichtet werden. Die Professionalisierung der Sozialen Arbeit in der Schweiz war wesentlich von internationalen Vorbildern geprägt, wobei die 1920er und 1950er Jahre besonders intensive Phasen des transnationalen Austausches darstellten. So verstärkten die Gründung des Völkerbundes wie auch die Etablierung der Vereinten Nationen eine Internationalisierung der Sozialen Arbeit. Ausgehend von einer geschlechtergeschichtlichen und transnationalen Perspektive beleuchtet die Autorin die treibenden Kräfte der Professionalisierung der Sozialen Arbeit in der Schweiz und zeigt ihre transnationalen Netzwerke auf. Sie analysiert die Prozesse der Wissensproduktion und untersucht, wie die Sozialhygiene, Psychiatrie und Psychoanalyse die Soziale Arbeit prägten. Zudem geht sie der Frage nach, welche normativen Leitbilder für die Bekämpfung von Armut wegweisend waren.62,00 €*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?
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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 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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