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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Alois Knoll -, Preis: 3.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Preis: 3.99 € | Versand*: 1.99 € -
Coral USB Accelerator Google Edge TPU, maschinelles Lernen unterstützt AutoML Vision Edge, Raspberry
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Preis: 76.99 € | Versand*: 0 €
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Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing.
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Wie können verschiedene Bildkategorien automatisch und effizient durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erkannt und sortiert werden?
Durch maschinelles Lernen können Algorithmen trainiert werden, um verschiedene Bildkategorien zu erkennen. Dies geschieht durch die Verwendung großer Datensätze, die mit entsprechenden Labels versehen sind. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, diesen Prozess effizient und automatisiert durchzuführen.
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Wie können NLP-Algorithmen effektiv eingesetzt werden, um maschinelles Lernen zu verbessern?
NLP-Algorithmen können verwendet werden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, was die Qualität der Trainingsdaten verbessert. Durch die Anwendung von NLP können Textdaten analysiert und strukturiert werden, um die Leistung von maschinellen Lernalgorithmen zu optimieren. Die Integration von NLP in maschinelles Lernen ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge in unstrukturierten Daten zu erkennen und zu nutzen.
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Was sind Trainingsdaten und warum sind sie für maschinelles Lernen so wichtig?
Trainingsdaten sind Beispieldaten, die verwendet werden, um ein Modell im maschinellen Lernen zu trainieren. Sie bestehen aus Eingabe- und Zielvariablen, die dem Modell helfen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ohne Trainingsdaten könnte das Modell keine Zusammenhänge lernen und wäre nicht in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Maschinelles Quilten Nähen Patchwork Lineal Gitterschneidewerkzeug Love Style
Beschreibung: - Patchwork-Vorlagen für Sammellineale zum Quilten von Mäandern und gepunkteten Mustern auf Sammelflächen oder anderen textilbasierten Projekten. - Hilft dabei, Ihre eigene, einzigartige Form zu erhalten und sorgt dafür, dass Ihre Designs schön und professionell aussehen. - Einfach zu bedienen und muss nur mit dem Linealfuß richtig installiert an Ort und Stelle eingerastet werden und folgen Sie der Vorlage für ein fantastisches Tesselationsmuster. - Geeignet für Anfänger oder Profis und ermöglicht es Ihnen, einen schönen Quilt in nur wenigen Stunden zu machen - Die Steppeinlagen für das Maschinelle Quilten sind ziemlich solide und auf Lange Standfestigkeit gebaut. Es ist einfach zu montieren und mit jedem Modell der Nähmaschine zu verwenden. Spezifikation: - Liebesstil:Ca. 98 x 93 mm / 3,86 x 3,66 Zoll - Wave-Stil:Ca. 98x37mm / 3.86x1.46inch - Dreiecksstil:Ca. 144 x 76 mm / 5,67 x 2,99 Zoll Paket beinhaltet: 1 Stück Stepplineal
Preis: 8.19 € | Versand*: 0.0 € -
Kinder-Sichtwortspiele, sprechende Lernkarten, Lernen von Englisch und Russisch, maschinelles Lernen, elektronisches Buch, Lesegerät für Kleinkinder
Thema : Tiere & Natur,Berufe,Sport,Musik Warnung : Nein Modell-Nr : Leser Empfehlen Alter : 0–3 Jahre, 3–6 Jahre, 6–12 Jahre, 14+ Jahre Zertifizierung : CE, CCC
Preis: 52.99 € | Versand*: 0.0 € -
Vasily Zubarev - GEBRAUCHT Maschinelles Lernen – Reale Probleme – Praktische Lösungen: Potentiale und Grenzen der künstlichen Intelligenz - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Vasily Zubarev -, Preis: 7.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Vasily Zubarev - GEBRAUCHT Maschinelles Lernen – Reale Probleme – Praktische Lösungen: Potentiale und Grenzen der künstlichen Intelligenz - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Preis: 7.99 € | Versand*: 1.99 € -
Vasily Zubarev - GEBRAUCHT Maschinelles Lernen – Reale Probleme – Praktische Lösungen: Potentiale und Grenzen der künstlichen Intelligenz - Preis vom 13.01.2025 06:02:32 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Vasily Zubarev -, Preis: 7.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Vasily Zubarev - GEBRAUCHT Maschinelles Lernen – Reale Probleme – Praktische Lösungen: Potentiale und Grenzen der künstlichen Intelligenz - Preis vom 13.01.2025 06:02:32 h
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Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Leistung und Taktik im Fußball zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann dabei helfen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um die Leistung von Spielern zu optimieren. Zudem können Algorithmen eingesetzt werden, um die Taktik des Teams zu verbessern und strategische Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung von Machine Learning können Trainer und Spieler fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistung auf dem Spielfeld steigern.
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Wie können Algorithmen dazu beitragen, komplexe Problemstellungen effizient zu lösen? Welche Bedeutung haben Algorithmen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Maschinelles Lernen?
Algorithmen können komplexe Problemstellungen effizient lösen, indem sie klare Schritte zur Lösung vorgeben und automatisierte Berechnungen durchführen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sind Algorithmen entscheidend, da sie die Grundlage für die Verarbeitung großer Datenmengen und das Trainieren von Modellen bilden, um intelligente Entscheidungen zu treffen und Muster zu erkennen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Algorithmen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer komplexere Aufgaben lösen und neue Erkenntnisse gewinnen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen in der heutigen Zeit und welche Vorteile bietet diese Technologie?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind in der Medizin (z.B. Diagnose von Krankheiten), im Finanzwesen (z.B. Risikobewertung) und im Marketing (z.B. personalisierte Werbung). Diese Technologie bietet den Vorteil, große Datenmengen effizient zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen sowie präzise Vorhersagen zu treffen. Dadurch können Unternehmen Kosten senken, Prozesse optimieren und bessere Entscheidungen treffen.
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Wie können moderne Technologien wie KI und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Gefahrenerkennung in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden?
Moderne Technologien wie KI und maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Gefahren hinweisen. Sie können auch Echtzeitüberwachungssysteme implementieren, um frühzeitig auf Risiken zu reagieren. Darüber hinaus können sie prädiktive Modelle entwickeln, um zukünftige Gefahren vorherzusagen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
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