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Produkt zum Begriff Maschinelles:


  • 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 €
  • Kooperation im Kinderschutz
    Kooperation im Kinderschutz

    Kooperation im Kinderschutz , Kooperation im Kinderschutz ist mehr als Multiprofessionalität - denn auch Eltern und Kinder sind Expert:innen. Wie Kinderschutzarbeit, die bei Familien ankommt, aussehen kann, verdeutlicht dieses Handbuch - in der Jugendhilfe und vielen anderen Praxisfeldern. Mit systemischer Perspektive und kooperationsorientierter Haltung zeigen die Autor:innen, wie einzelfallbezogene und fallunabhängige Arbeit im Dialog gelingt und wie das reflektierte aneinander Scheitern dabei hilft, gemeinsam gescheiter zu werden.Dieses Buch vermittelt einen facettenreichen, umfassenden Überblick über Grundlagen, Handlungsfelder, Methoden und Akteure im systemisch orientierten Kinderschutz. Zahlreiche interdisziplinäre und multiprofessionelle Teams kommen zu Wort und beschreiben anhand vieler Beispiele aus der Praxis anschaulich, wie und in welcher Form die Zusammenarbeit gelingen kann. Deutlich wird: Konsequent hilfeorientierter Kinderschutz ist gesamtgesellschaftliche Gemeinschaftsaufgabe. Er betrachtet Kinder, Jugendliche und Eltern als Expert:innen für ihr eigenes Leben und gelingt nur im Dialog, mit Beteiligung, Transparenz und Mut. Wer einen zukunftsorientierten Wegweiser für die professionelle Weiterentwicklung sucht, wird hier fündig. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230306, Produktform: Leinen, Beilage: gebunden, Redaktion: Averbeck, Birgit~Hermans, Björn Enno~Röhrbein, Ansgar~Caby, Filip, Seitenzahl/Blattzahl: 478, Abbildungen: mit 40 Abbildungen und 10 Tabellen, Keyword: Kinder- und Jugendlichentherapie; Kinderschutz; Kindeswohl; Kooperation im Kinderschutz; Multiprofessionalität; Soziale Arbeit, Fachschema: Interdisziplinär - Interdisziplinarität~Jugendhilfe~Kind / Medizin, Pflege, Ernährung, Fachkategorie: Interdisziplinäre Studien~Kindergesundheit~Psychologie, Fachkategorie: Kinder- und Jugendhilfe, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Vandenhoeck + Ruprecht, Verlag: Vandenhoeck & Ruprecht, Breite: 167, Höhe: 38, Gewicht: 884, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783647408118 9783666408113 9783647993751, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2764564

    Preis: 49.00 € | Versand*: 0 €
  • Die Einnahmen-Überschussrechnung (Happe, Rüdiger)
    Die Einnahmen-Überschussrechnung (Happe, Rüdiger)

    Die Einnahmen-Überschussrechnung , Vereinfacht die Gewinnermittlung: Ihr kompakter Ratgeber für Mandate mit 4/3-Rechnung. Die Einnahmen-Überschussrechnung ist eine vereinfachte Art der Gewinnermittlung für kleinere Unternehmen und Freiberufler. Doch "vereinfacht" bedeutet nicht "einfach"! Auch bei der EÜR haben Berater regelmäßig Fragen, zum Beispiel zur Ermittlung des Gewinns, zu den Formularen und zum Wechsel der Gewinnermittlungsarten. Schnelle Hilfe bietet Ihnen diese Zusammenstellung relevanter Inhalte von NWB. Das Buch bündelt die wichtigsten Informationen zum Thema und erspart Ihnen so langwierige Recherchen. Es zeigt die Vor- und Nachteile der EÜR auf und gibt Ihnen Lösungen und Know-how für alle wichtigen Problemstellungen an die Hand. Viele Beispiele, Ausfülltipps, ausführliche ABCs und Online-Zusatzinhalte wie Berechnungsprogramme, Muster und Checklisten erleichtern das Verständnis und vereinfachen die Gewinnermittlung. Inhaltsverzeichnis: A. Einnahmen-Überschussrechnung nach § 4 Abs. 3 EStG. B. Wechsel der Gewinnermittlungsart. C. Betriebseinnahmen - ABC. D. Betriebsausgaben - ABC. E. Der Vordruck zur Einnahmen-Überschussrechnung 2022. F. Online-Zusatznutzen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage Online-Version inklusive, Erscheinungsjahr: 20230516, Produktform: Kartoniert, Autoren: Happe, Rüdiger, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage Online-Version inklusive, Keyword: Gewinnermittlungsarten; Einnahmen-Überschussrechnung Kleinunternehmer; Einnahmen Überschussrechnung Freiberufler; Wechsel der Gewinnermittlungsart; Buchführung im Schuhkarton, Fachschema: Bilanzrecht~Überschussrechnung - Überschussbeteiligung~Steuergesetz~Steuerrecht - Steuergesetz, Bildungszweck: für deutsche Steuerberater und Steuerfachangestellte (berufliche Aus- und Fortbildung, Nachschlagewerke), Warengruppe: HC/Steuern, Fachkategorie: Einkommensteuer, Lohnsteuer, Kapitalertragsteuer, Kirchensteuer, Thema: Verstehen, Seitenanzahl: IX, Seitenanzahl: 151, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag GmbH & Co. KG, Blätteranzahl: 160 Blätter, Länge: 238, Breite: 165, Höhe: 14, Gewicht: 288, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Alternatives Format EAN: 9783482031519 9783482031618, eBook EAN: 9783482031519, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 49.00 € | Versand*: 0 €
  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.

  • Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Automobilindustrie, die Gesundheitsversorgung und die Finanzdienstleistungen?

    Maschinelles Lernen hat die Automobilindustrie revolutioniert, indem es die Entwicklung autonomer Fahrzeuge ermöglicht hat, die Unfälle reduzieren und den Verkehr effizienter gestalten können. In der Gesundheitsversorgung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und medizinische Bildgebung zu verbessern. In den Finanzdienstleistungen wird maschinelles Lernen zur Betrugsprävention, Risikobewertung und zur Verbesserung von Handelsstrategien eingesetzt, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu steigern. Insgesamt hat maschinelles Lernen in diesen Branchen zu einer erhöhten Automatisierung, Effizienz und Genauigkeit

  • Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.

  • Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Spielanalyse und die Leistungsoptimierung im Fußball?

    Maschinelles Lernen ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, um Muster und Trends in Spielerleistungen zu identifizieren. Dadurch können Trainer und Analysten fundierte Entscheidungen treffen, um die Leistung der Spieler zu verbessern. Die Technologie wird auch eingesetzt, um taktische Strategien zu entwickeln und Spielverläufe vorherzusagen.

Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:


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    Altra Provision 7 Laufschuhe

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    Altra Provision 8 Herren Laufschuhe

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  • Thomsen, Iris: Einnahmen-Überschussrechnung 2023/2024
    Thomsen, Iris: Einnahmen-Überschussrechnung 2023/2024

    Einnahmen-Überschussrechnung 2023/2024 , In jedem Jahr müssen freiberuflich Tätige und Gewerbetreibende ihren Gewinn ermitteln und so die EÜR für die Steuererklärung neu erstellen. Iris Thomsen und Kristin Markgraf zeigen Ihnen in ihrem Buch Schritt für Schritt, wie es geht. Mit der korrekten EÜR sparen Sie Steuern und außerdem Zeit bei der Zusammenarbeit mit Ihrem:r Steuerberater:in. Inhalte: Grundregeln der EÜR Umsatzsteuer leicht gemacht Belegerfassung und -eintragung in der Anlage EÜR Betriebseinnahmen und -ausgaben rechtssicher ansetzen Optimale Zusammenarbeit mit Ihrem:r Steuerberater:in Neu in der 17. Auflage: Alle Änderungen durch das Wachstumschancengesetz zur degressiven Abschreibung, zur Regelung von Home Office und Arbeitszimmer, zu den neuen Umsatz- und Gewinngrenzen zur EÜR und Umsatzsteuer, zu Elektrofahrzeugen und sonstigen Vorschriften Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzende Materialien und Inhalte Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de.   , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 34.99 € | Versand*: 0 €
  • Baar, Robert: Kooperation in der Grundschule
    Baar, Robert: Kooperation in der Grundschule

    Kooperation in der Grundschule , Kooperation gilt als zentraler Bestandteil einer reformierten, d.h. inklusiven, leistungsfähigen, sozial gerechten und mit einer erweiterten Verantwortung für Erziehung, Bildung und Betreuung ausgestatteten Grundschule. Der Band klärt begriffliche Konzeptualisierungen und gibt einen fundierten Einblick in den Diskurs- und Forschungsstand zu Kooperation im intra- wie multiprofessionellen Team. Er zeigt die Besonderheiten inner- wie außerschulischer Kooperationsfelder, -formate und -praktiken in der Grundschule auf und gibt konkrete Hinweise zu Gelingensbedingungen und tragfähigen Kooperationsformaten für eine kollaborativ-vernetzte Professionalität in der Grundschule. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 34.00 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann die Informationsverarbeitung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden?

    Die Informationsverarbeitung kann durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden, indem Algorithmen kontinuierlich trainiert und optimiert werden. Zudem können leistungsstarke Rechenressourcen und Datenanalysen eingesetzt werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit zu erhöhen. Außerdem ist es wichtig, die Modelle regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Anforderungen entsprechen.

  • Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern?

    Maschinelles Lernen kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben können Geschäftsprozesse beschleunigt und Fehler minimiert werden. Die kontinuierliche Optimierung durch maschinelles Lernen führt zu einer effizienteren und kostengünstigeren Arbeitsweise.

  • Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Genauigkeit der Bilderkennung zu verbessern?

    Maschinelles Lernen kann die Genauigkeit der Bilderkennung verbessern, indem Algorithmen trainiert werden, um Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen. Durch die Verwendung großer Datensätze können Maschinen lernen, verschiedene Objekte und Szenen zu identifizieren. Fortschritte in der Deep-Learning-Technologie haben zu einer deutlichen Verbesserung der Genauigkeit von Bilderkennungssystemen geführt.

  • Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit?

    Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, aus großen Mengen von Daten zu lernen und so ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Hindernissen und zur Navigation zu verbessern. Dadurch können sie sicherer und effizienter auf der Straße agieren. Darüber hinaus ermöglicht maschinelles Lernen die Anpassung an die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse der Benutzer, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens können autonome Fahrzeuge ihre Fähigkeiten zur Vermeidung von Unfällen und zur Optimierung des Fahrverhaltens weiterentwickeln.

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