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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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Rambla by Born Rosé 2025 BORN ROSÉ<h2>Fruchtige Leichtigkeit aus Katalonien: Rambla by Born Rosé 2025</h2> <p>Der Rambla by Born Rosé von BORN ROSÉ vereint die Eleganz der Rebsorten Grenacha Noir und Tempranillo mit der mediterranen Frische Kataloniens. Leuchtend rosa im Glas, verführt dieser Rosé durch ein intensives Bouquet aus roten Beeren und floralen Noten – eine Hommage an die Vielfalt der spanischen Küstenregion. Die Reben wurzeln tief in mineralischen Böden, die dem Wein Klarheit und spannungsreiche Säure schenken. Kurze Maischestandzeit und temperaturkontrollierte Gärung in Edelstahltanks bewahren seine aromatische Frische und bringen den geradlinigen, zugleich saftig-lebendigen Charakter eindrucksvoll zur Geltung.</p> <ul> <li><strong>Rebsorte:</strong> Grenacha Noir und Tempranillo</li> <li><strong>Herkunft:</strong> Katalonien Spanien</li> <li><strong>Jahrgang:</strong> 2025</li> <li><strong>Alkoholgehalt:</strong> 12 Vol.-%</li> <li><strong>Stil:</strong> Erfrischend fruchtig mit lebendiger Säure</li> <li><strong>Aromen:</strong> Rote Beeren frische Blumen zarte Noten von Erdbeere und Kirsche</li> <li><strong>Kellerei:</strong> BORN ROSÉ</li> </ul> <p><strong>Genuss-Tipp:</strong><br> Servieren Sie den Rambla by Born Rosé gut gekühlt zu gegrilltem Gemüse Paella oder feinem Ziegenkäse und lassen Sie sich von seiner animierenden Frische und klaren Struktur begeistern – perfekt für sommerliche Anlässe und unkomplizierten Genuss.</p> Allergene:enthält Sulfite7,89 €*Versand: 6,90 €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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Ferdy Kübler, Ratgeber von Martin Born, Hanspeter BornHommage an den Schweizer Sportler des 20. Jahrhunderts - "Ferdy national" Ferdy Kübler, von den Schweizern mit dem Ehrentitel "Ferdy national" benannt, galt Ende der Vierzigerjahre bis Mitte der Fünfzigerjahre neben Fausto Coppi, Gino Bartali, Louison Bobet, Rik van Steenbergen und Hugo Koblet als einer der ganz Grossen im Radsport. Der 1919 geborene und im zürcherischen Marthalen in ärmlichen Verhältnissen aufgewachsene Ferdy Kübler wusste schon im schulpflichtigen Alter, dass er Radrennfahrer werden wollte. 1938 gewann er als Junior und als Amateur vier Radrennen. 1940 wurde er Berufs-Radrennfahrer und war bereits 1942 Tour-de-Suisse-Sieger. Die Schweizer Rundfahrt gewann er nochmals 1948 und 1951. Im Jahr 1950 wurde er Erster der Tour de France, 1951 krönte er seine Karriere mit dem Sieg der Strassen-Radweltmeisterschaft in Varese. Dazu kamen viele Siege bei internationalen Wettbewerben.62,09 €*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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Lernen mit Grundschulkindern, Ratgeber von Claudia Oehler, Armin BornDas Buch "Lernen mit Grundschulkindern" bietet wertvolle Einblicke und Strategien für Eltern, Lehrer und Therapeuten, um die Lernprozesse von Grundschulkindern zu unterstützen. Angesichts der Herausforderungen, die viele Kinder in den Bereichen Mathematik, Lesen und Rechtschreibung erleben, zeigt dieses Werk auf, wie wichtig es ist, frühzeitig die richtigen Weichen zu stellen. Es basiert auf aktuellen lernpsychologischen und neurowissenschaftlichen Erkenntnissen und bietet praktische Methoden, die im Alltag leicht umsetzbar sind. Ziel ist es, Kindern zu helfen, ihre Grundfertigkeiten erfolgreich zu erwerben und ihre Lernstrategien zu optimieren. Durch die Anwendung der vorgestellten Techniken können Kinder Schritt für Schritt auf der Erfolgstreppe nach oben gehen und ihre schulischen Leistungen verbessern. Dieses Buch ist ein unverzichtbarer Ratgeber für alle, die aktiv zur Förderung der Lernentwicklung von Grundschulkindern beitragen möchten.29,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Lernen mit ADHS-Kindern, Ratgeber von Armin Born, Claudia OehlerADHS-Kinder leiden häufig unter Lern- und Leistungsschwierigkeiten, die ihren Lebensweg stark beeinträchtigen. Schlechte Noten, Klassenwiederholungen, Schulwechsel und -abbrüche führen zu zusätzlichen psychischen Problemen. Da die gängigen schulischen Lernverfahren für ADHS-Kinder oft nicht geeignet sind und teilweise Lernprobleme sogar verursachen, ist es wichtig, effektive Lernmethoden speziell für diese Kinder zu entwickeln. Ziel dieses Buches ist es, ADHS-Kindern und ihren Eltern einen wirksamen Weg aufzuzeigen, wie der Teufelskreis von Lernstörungen erfolgreich verlassen werden kann. Nach dem Motto "weniger ist mehr" werden konkrete und leicht umsetzbare Lernstrategien für die Grundfertigkeiten Rechnen, Lesen und Rechtschreiben sowie für die Lernfächer und das Fach Englisch dargestellt. In der 12. Auflage wurden im praktischen Teil erneut die Methoden, besonders in den Bereichen Rechnen, Rechtschreibung und dem Üben von Aufsätzen, erweitert und der aktuelle Stand der Forschung eingearbeitet.26,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Rambla by Born Rosé 2025 BORN ROSÉ<h2>Fruchtige Leichtigkeit aus Katalonien: Rambla by Born Rosé 2025</h2> <p>Der Rambla by Born Rosé von BORN ROSÉ vereint die Eleganz der Rebsorten Grenacha Noir und Tempranillo mit der mediterranen Frische Kataloniens. Leuchtend rosa im Glas, verführt dieser Rosé durch ein intensives Bouquet aus roten Beeren und floralen Noten – eine Hommage an die Vielfalt der spanischen Küstenregion. Die Reben wurzeln tief in mineralischen Böden, die dem Wein Klarheit und spannungsreiche Säure schenken. Kurze Maischestandzeit und temperaturkontrollierte Gärung in Edelstahltanks bewahren seine aromatische Frische und bringen den geradlinigen, zugleich saftig-lebendigen Charakter eindrucksvoll zur Geltung.</p> <ul> <li><strong>Rebsorte:</strong> Grenacha Noir und Tempranillo</li> <li><strong>Herkunft:</strong> Katalonien Spanien</li> <li><strong>Jahrgang:</strong> 2025</li> <li><strong>Alkoholgehalt:</strong> 12 Vol.-%</li> <li><strong>Stil:</strong> Erfrischend fruchtig mit lebendiger Säure</li> <li><strong>Aromen:</strong> Rote Beeren frische Blumen zarte Noten von Erdbeere und Kirsche</li> <li><strong>Kellerei:</strong> BORN ROSÉ</li> </ul> <p><strong>Genuss-Tipp:</strong><br> Servieren Sie den Rambla by Born Rosé gut gekühlt zu gegrilltem Gemüse Paella oder feinem Ziegenkäse und lassen Sie sich von seiner animierenden Frische und klaren Struktur begeistern – perfekt für sommerliche Anlässe und unkomplizierten Genuss.</p> Allergene:enthält Sulfite7,89 €*Versand: 6,90 €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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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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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 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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Ferdy Kübler, Ratgeber von Martin Born, Hanspeter BornHommage an den Schweizer Sportler des 20. Jahrhunderts - "Ferdy national" Ferdy Kübler, von den Schweizern mit dem Ehrentitel "Ferdy national" benannt, galt Ende der Vierzigerjahre bis Mitte der Fünfzigerjahre neben Fausto Coppi, Gino Bartali, Louison Bobet, Rik van Steenbergen und Hugo Koblet als einer der ganz Grossen im Radsport. Der 1919 geborene und im zürcherischen Marthalen in ärmlichen Verhältnissen aufgewachsene Ferdy Kübler wusste schon im schulpflichtigen Alter, dass er Radrennfahrer werden wollte. 1938 gewann er als Junior und als Amateur vier Radrennen. 1940 wurde er Berufs-Radrennfahrer und war bereits 1942 Tour-de-Suisse-Sieger. Die Schweizer Rundfahrt gewann er nochmals 1948 und 1951. Im Jahr 1950 wurde er Erster der Tour de France, 1951 krönte er seine Karriere mit dem Sieg der Strassen-Radweltmeisterschaft in Varese. Dazu kamen viele Siege bei internationalen Wettbewerben.62,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.