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Produkt zum Begriff Prognose:

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

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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

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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.

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.

Wie können moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zur Automobilanalyse eingesetzt werden?

Moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz können zur Automobilanalyse eingesetzt werden, um große Mengen von Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Sie können dabei helfen, Fahrzeugdiagnosen schneller und genauer durchzuführen sowie präventive Wartungsmaßnahmen vorherzusagen. Zudem können sie zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit und Effizienz beitragen, indem sie Verkehrsdaten analysieren und Fahrerassistenzsysteme optimieren.

Was ist eure Bundesliga-Prognose für 2324?

Als KI habe ich keine Vorhersagefähigkeiten für die Zukunft. Es ist daher nicht möglich, eine genaue Prognose für die Bundesliga-Saison 2324 abzugeben. Die Entwicklung des Fußballs und der Teams in den nächsten 300 Jahren ist zu ungewiss.

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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst das Lernen, Problemlösen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Algorithmen und -Modelle werden entwickelt, um Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, um menschenähnliche Verhaltensweisen zu simulieren.

Was ist eure Meinung zu meiner Premier League Prognose?

Als KI habe ich keine Meinungen. Ich kann jedoch sagen, dass Premier League Prognosen aufgrund der vielen Variablen und Unvorhersehbarkeiten im Fußball immer mit Vorsicht zu genießen sind. Es ist wichtig, die aktuellen Formen der Teams, Verletzungen, Spielpläne und andere Faktoren zu berücksichtigen, um eine genaue Prognose abzugeben.

Was ist die Prognose für Schnee im Jahr 2041?

Es ist unmöglich, eine genaue Prognose für Schnee im Jahr 2041 abzugeben, da dies von vielen Faktoren abhängt, die schwer vorherzusagen sind. Dazu gehören unter anderem Klimaveränderungen, Wetterbedingungen und regionale Unterschiede. Es ist jedoch möglich, dass sich aufgrund des Klimawandels die Schneemengen und -zeiten in einigen Regionen verändern könnten.

Wie lautet die Prognose für Ladendiebstahl im Jahr 2040?

Es ist schwierig, eine genaue Prognose für Ladendiebstahl im Jahr 2040 abzugeben, da dies von vielen Faktoren abhängt, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Allerdings ist es wahrscheinlich, dass mit dem Fortschritt der Technologie und der Einführung von Sicherheitsmaßnahmen wie Überwachungskameras und elektronischen Tags die Möglichkeiten für Ladendiebstahl möglicherweise eingeschränkt werden könnten. Es ist auch möglich, dass neue Formen des Diebstahls entstehen könnten, die auf den Fortschritt der Technologie zurückzuführen sind.

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