Produkt zum Begriff Machine Learning:
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Grundkurs Machine Learning (Wilmott, Paul)
Grundkurs Machine Learning , Maschinelles Lernen - alle Grundlagen! Paul Wilmott ist für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik bekannt. Von der linearen Regression bis zu Neuronalen Netzwerken führt er Sie durch alle Verfahren, und zwar komplett Software-unabhängig. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiß zu sehen, kein Framework kann etwas "verstecken", es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Kästen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen. Aus dem Inhalt: Lineare Regression k-Nearest Neighbors Naive Bayes-Klassifikatoren k-Means-Algorithmus Support Vector Machines Logistische Regression Selbstorganisierende Karten Entscheidungsbäume Reinforcement Learning Neuronale Netze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2327150
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Bartok, Larissa: Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg
Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg , Analytics-Instrumente können dabei helfen, mehr über den Lern- und Studienerfolg von Studierenden herauszufinden und geeignete Maßnahmen zur Unterstützung von Studierenden abzuleiten. Zwei Projekte, die sich Fragen zum Thema Studienerfolg widmen, wurden vom österreichischen BMBWF im Rahmen der Ausschreibung "Digitale und soziale Transformation in der Hochschulbildung" kofinanziert. Die beiden Projekte "Learning Analytics- Studierende im Fokus" und "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement" fokussieren auf unterschiedliche Handlungsfelder und wurden zur Generierung von Synergieeffekten konzeptionell verzahnt, indem generische Herausforderungen gemeinsam bearbeitet und Lessons-Learned diskutiert wurden. Die Erkenntnisse der gemeinsamen Arbeitsgruppe mündeten in diese Arbeit, die Rahmen- und Gelingensbedingungen von Analytics-Projekten thematisiert, und anhand von exemplarischen Anwendungsszenarien eine Unterstützung bei der Implementierung bieten kann. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 27.90 € | Versand*: 0 € -
Grunert, Philipp: Machine Learning und Neuronale Netze
Machine Learning und Neuronale Netze , Dieses Buch richtet sich sowohl an Softwareentwickler als auch Programmiereinsteiger und bietet eine fundierte Einführung in Machine Learning und Neuronale Netze . Alle notwendigen Grundlagen werden erklärt: Mathematisches Hintergrundwissen, Vorhersagemodelle, Programmiergrundlagen in Python . Fundierte Erklärungen zu ML und Neuronalen Netzen anhand vieler Beispiele . Zahlreiche Übungsaufgaben helfen das Erlernte zu festigen und selbst anzuwenden . Zielgruppe: Softwareentwickler, Programmierer, Mathematiker . Platzierung: Softwareentwicklung/Programmierung, Künstliche Intelligenz , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
Python Programming & Machine Learning Alpha Academy Code
Wir stellen Ihnen das Paket „Python Programming & Machine Learning" vor, eine dynamische Sammlung, die auf Enthusiasten zugeschnitten ist, die Python beherrschen und in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens eintauchen möchten. Vollgepackt mit Kursen wie „Python-Programmierung von AZ lernen", „Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen" und „Google Cloud Platform Big Data und Grundlagen des maschinellen Lernens" bietet dieses Paket eine umfassende Lernreise von Python-Grundlagen b...
Preis: 15.99 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung neuer Technologien in verschiedenen Branchen?
Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Medizinbranche kann Machine Learning dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Automobilindustrie wird Machine Learning genutzt, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln und die Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern.
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Welche Methoden zur Dimensionalitätsreduktion eignen sich besonders gut zur Optimierung von Machine-Learning-Algorithmen?
Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine beliebte Methode zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten, indem sie die Varianz maximiert und irrelevante Informationen eliminiert. Eine weitere effektive Methode ist die t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), die komplexe Datenstrukturen in einem niedrigdimensionalen Raum visualisiert. Feature Selection-Techniken wie Recursive Feature Elimination (RFE) können auch verwendet werden, um die relevantesten Merkmale für die Modellierung auszuwählen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologieindustrie?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der Technologieindustrie sind personalisierte Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und -prävention sowie Bild- und Spracherkennung. Machine Learning wird auch für die Optimierung von Suchmaschinen, automatisierte Entscheidungsfindung und Prognoseanalysen eingesetzt. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, medizinischen Diagnosesystemen und der Verbesserung von Kundeninteraktionen.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen.
Ähnliche Suchbegriffe für Machine Learning:
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Python for Machine Learning Introductory Course John Academy Code
Beginnen Sie Ihre Karriere im Bereich maschinelles Lernen mit unserem Kurs „Einführung in Python für maschinelles Lernen" . Dieser Kurs ist ideal für Anfänger. Er vermittelt Ihnen die Grundlagen der Python-Programmierung für Anwendungen des maschinellen Lernens. Sie erlernen die wesentlichen Konzepte Schritt für Schritt und beginnen dann mit Python, grundlegende Modelle des maschinellen Lernens zu erstellen. Merkmale: Interaktives Lernen: Nehmen Sie an praktischen Projekten teil, die Sie in d...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Machine Learning Model Using AWS SageMaker Canvas Alpha Academy Code
Der Kurs „Machine Learning-Modell mit AWS SageMaker Canvas" ist eine umfassende Tutorial-Reihe, die Benutzer durch die Erstellung von Machine Learning-Modellen mit AWS SageMaker Canvas führt. Hauptmerkmale: Gut erklärter Tutorials, die den gesamten Prozess der Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen mit AWS SageMaker Canvas abdecken. Praktische Übungen und Beispiele aus der Praxis zur Vertiefung des Lernstoffs und der praktischen Anwendung Zugriff auf AWS SageMaker Canvas-...
Preis: 9.98 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning Alpha Academy Code
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning The Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning course equips learners with advanced knowledge of machine learning using Python and TensorFlow. This course is powered by a robust blend of theoretical concepts and hands-on projects, ensuring a comprehensive understanding of neural networks, data processing, and model optimization. Key Features Hands-on projects with real-world applications. In-depth curriculum covering basic to adva...
Preis: 10.00 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Python & TensorFlow Masterclass for Machine Learning and AI John Academy Code
Discover the power of machine learning with our Python & TensorFlow Masterclass. This course is suitable for aspiring data scientists and AI enthusiasts. The people who want to learn how to develop intelligent models using Python and TensorFlow. Starting with the fundamentals of Python, you'll advance to learning TensorFlow. Which, in turn, will allow you to build data-driven apps with no prior experience. Features: Interactive Learning: Engage in hands-on projects to develop machine learning...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Machine Learning und wie können sie in verschiedenen Branchen angewendet werden?
Die grundlegenden Prinzipien des Machine Learning beinhalten das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen, das Trainieren von Modellen durch Algorithmen und das kontinuierliche Lernen und Anpassen dieser Modelle. Diese Prinzipien können in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel angewendet werden, um Prognosen zu treffen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu automatisieren. Durch den Einsatz von Machine Learning können Unternehmen effizienter arbeiten, Kosten senken und innovative Lösungen entwickeln.
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Wie können Machine Learning Algorithmen effektiv eingesetzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren?
Machine Learning Algorithmen können effektiv eingesetzt werden, um große Datenmengen zu analysieren, indem sie Muster oder Trends automatisch erkennen. Durch das Training mit historischen Daten können die Algorithmen lernen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Die Identifizierung von Mustern und Trends ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Machine-to-Machine-Kommunikation in der Automobilindustrie?
1. Die M2M-Kommunikation ermöglicht die Vernetzung von Fahrzeugen untereinander sowie mit der Infrastruktur, um Verkehrsstaus zu vermeiden und die Verkehrssicherheit zu verbessern. 2. Sie ermöglicht auch die Fernüberwachung und -wartung von Fahrzeugen, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. 3. Zudem kann M2M-Kommunikation dazu beitragen, den Kraftstoffverbrauch zu optimieren und die Effizienz von Flottenmanagement-Systemen zu steigern.
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Wie kann Machine-to-Machine-Kommunikation die Effizienz und Automatisierung in verschiedenen Branchen verbessern?
Machine-to-Machine-Kommunikation ermöglicht den automatischen Austausch von Daten zwischen Geräten, was die Effizienz erhöht, da menschliche Fehler minimiert werden. Durch die Automatisierung von Prozessen können Kosten gesenkt, die Produktivität gesteigert und die Reaktionszeiten verbessert werden. Dies führt zu einer insgesamt effizienteren und wettbewerbsfähigeren Arbeitsweise in verschiedenen Branchen.
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