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Produkt zum Begriff Statistisches-Und-Maschinelles-Lernen:


  • Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
    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
    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 €
  • Ökumenisch lernen - Ökumene lernen
    Ökumenisch lernen - Ökumene lernen

    Ökumenisch lernen - Ökumene lernen , Warum braucht es mehr christliche Ökumene im Bildungsbereich und welche didaktischen Kon­zepte sind dabei erfolgreich? Die Autorinnen und Autoren reflektieren kritisch Entwicklungen und Praxisbeispiele aus Deutschland und der Schweiz und fragen aus systematisch-­theologischer, historischer, kirchlicher und religionspädagogischer Perspektive danach, was ökumenisches Lernen heute bedeutet. Auf dieser Basis untersuchen sie das Potenzial eines genuin dialogischen, dif­ferenzsensiblen und identitätsbildenden Lernens für die Weiterentwicklung der Ökumene. Ziel ist es, das ökumenische Lernen in Schule, Katechese, Erwachsenenbildung und Gemeindepädagogik anzuregen und zu fördern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

    Preis: 34.00 € | Versand*: 0 €
  • Keyboard - Schnell und einfach lernen
    Keyboard - Schnell und einfach lernen

    Spielschule für Keyboard - ideal für Anfänger, Schon nach kurzer Zeit viele Songs spielen, Bedienung der Begleitautomatik, Mit tollen Hörbeispielen (per QR-Code abrufbar), Schwierigkeitsgrad: 1/6, Hersteller-Nr.: HH 1401,

    Preis: 9.90 € | Versand*: 3.90 €
  • In welchen Branchen und Bereichen werden Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am häufigsten eingesetzt?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und E-Commerce eingesetzt. Sie finden auch Anwendung in der Automobilindustrie, im Marketing und in der Logistik. In Branchen wie der IT-Sicherheit, dem Bildungswesen und der Landwirtschaft werden sie ebenfalls zunehmend genutzt.

  • Was sind einige Vorteile unüberwachtes Lernens in Bezug auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Einige Vorteile unüberwachten Lernens in Bezug auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die Fähigkeit, Muster und Strukturen in Daten zu entdecken, ohne auf gelabelte Daten angewiesen zu sein. Dadurch können Algorithmen autonom lernen und sich an neue Daten anpassen. Zudem ermöglicht unüberwachtes Lernen eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen und die Entdeckung verborgener Zusammenhänge.

  • Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?

    Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.

  • Welche Einsatzgebiete lassen sich für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der heutigen Gesellschaft identifizieren?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in der Medizin zur Diagnose von Krankheiten und personalisierten Behandlungsplänen. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren eingesetzt. Im Bereich der Finanzen unterstützen sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends.

Ähnliche Suchbegriffe für Statistisches-Und-Maschinelles-Lernen:


  • Mundharmonika - Schnell und einfach lernen
    Mundharmonika - Schnell und einfach lernen

    Spielschule für Mundharmonika - ideal für Anfänger, Schon nach kurzer Zeit viele Songs spielen, Mit tollen Playbacks zum Mitspielen (QR-Codes inkl.), Schwierigkeitsgrad: 1/6, Hersteller-Nr.: HH 1601,

    Preis: 9.90 € | Versand*: 3.90 €
  • Schlagzeug - Schnell und einfach lernen
    Schlagzeug - Schnell und einfach lernen

    Spielschule für Schlagzeug - ideal für Anfänger, Schon nach kurzer Zeit erste Grooves spielen, Über 120 Videos & Hörbeispiele per QR-Code, Schwierigkeitsgrad: 1/6, Hersteller-Nr.: HH 1801,

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  • Soziales Lernen, Beziehung und Mentalisieren
    Soziales Lernen, Beziehung und Mentalisieren

    Soziales Lernen, Beziehung und Mentalisieren , Wir alle mentalisieren, denn Mentalisierung ist der Fachbegriff dafür, geistige Vorgänge und Zustände bei sich und anderen festzustellen, zu vermuten und zu interpretieren. Diese Fähigkeit ist bei Menschen einzigartig, sie ist eine anthropologische Grundkonstante in sozialen Gemeinschaften. Sie fördert soziales Lernen, gelingende Beziehungen sowie psychische Gesundheit und ist für fast alle zwischenmenschlichen, gruppenbezogenen, sozialen und politischen Prozesse mitentscheidend.In diesem Sammelwerk, dem dritten Band der Trilogie zur mentalisierungsbasierten Pädagogik, werden erstmals wissenschaftliche Grundlagen sowie Möglichkeiten und Grenzen des Mentalisierungsansatzes über den Bereich von Psychopathologie und Pädagogik hinaus diskutiert. Die Beiträge eröffnen neue Perspektiven auf aktuelle gesellschaftliche und sozio-kulturelle Themen, wie z. B.: Kulturgebundenheit der psychischen Entwicklung, Umgang mit künstlicher Intelligenz, Inklusion, Soziale Netzwerke und Institutionen sowie antidemokratische Vorurteile und weitere politische Inhalte. So fassen etwa Vordenker:innen wie Peter Fonagy, Michael Tomasello und Heidi Keller, ebenso wie weitere namhafte Experti:nnen, den aktuellen Stand der Diskussion zum Thema Mentalisierung in soziokulturellen, entwicklungspsychologischen, pädagogischen und anthropologischen Kontexten zusammen. Daraus ergibt sich ein Kompendium, das die zentrale Bedeutung des Mentalisierens für interpersonelle und emotionale Lern- und Verarbeitungsprozesse herausstellt sowie für das Verständnis gesellschaftlicher Phänomene wie antidemokratische Einstellungen, soziales Lernen, Inklusion, Gruppenprozesse und psychische Gesundheit betont.Mit Beiträgen von Liz Allison, Julia Berkic, Dickon Bevington, Felix Brauner, Josef Brockmann, Chloe Campbell, Andrea Dlugosch, Isabell Dziobek, Peter Fonagy, Manfred Gerspach, Stephan Gingelmaier, Heidi Keller, Holger Kirsch, Daniela Mayer, Tobias Nolte, Markus Paulus, Tobias Schlicht, Nicola-Hans Schwarzer, Svenja Taubner Michael Tomasello und Eva Weber-Guskar. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 35.00 € | Versand*: 0 €
  • Ukulele - Schnell und einfach lernen
    Ukulele - Schnell und einfach lernen

    Spielschule für Ukulele, Schwierigkeit: Sehr leicht, Umfang: 32 Seiten, Verlag/Hersteller: Cascha, Hersteller-Nr.: HH 1305,

    Preis: 9.90 € | Versand*: 3.90 €
  • Was sind die verschiedenen Anwendungen von Korpora in den Bereichen Sprachwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?

    Korpora werden in der Sprachwissenschaft verwendet, um linguistische Phänomene zu analysieren und Sprachmuster zu identifizieren. Im Bereich des maschinellen Lernens dienen Korpora als Trainingsdaten für die Entwicklung von Spracherkennungs- und Übersetzungsalgorithmen. In der künstlichen Intelligenz werden Korpora genutzt, um Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache zu trainieren und die Leistung von Chatbots und virtuellen Assistenten zu verbessern. Darüber hinaus dienen Korpora als Grundlage für die Entwicklung von Sprachmodellen, die in verschiedenen Anwendungen wie automatischer Textgenerierung und Sentimentanalyse eingesetzt werden.

  • Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz?

    Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch kann sie sich kontinuierlich verbessern und weiterentwickeln. In Zukunft wird maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz spielen.

  • Was sind die verschiedenen Anwendungen von Inferenz in den Bereichen Statistik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    In der Statistik wird Inferenz verwendet, um Schlussfolgerungen über eine Population auf der Grundlage von Stichproben zu ziehen. In der künstlichen Intelligenz wird Inferenz verwendet, um logische Schlussfolgerungen aus vorhandenen Informationen zu ziehen und neue Informationen zu generieren. Im maschinellen Lernen wird Inferenz verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von Trainingsdaten zu treffen und Muster in den Daten zu erkennen. Darüber hinaus wird Inferenz auch in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um die Bedeutung von Texten zu verstehen und semantische Beziehungen zu erkennen.

  • Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Technologie?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, medizinische Bildgebung zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Im Finanzsektor werden diese Technologien genutzt, um Betrug zu erkennen, Risikomanagement zu optimieren und automatisierte Handelsentscheidungen zu treffen. In der Technologiebranche werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet, um Spracherkennung, Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme zu entwickeln. Diese Anwendungen tragen dazu bei, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern.

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