Produkt zum Begriff Machine Learning ML:
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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 € -
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 € -
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 € -
Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn , Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning. Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt. Aus dem Inhalt: Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen Stimmungsanalyse in Social Networks Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen digitalen Welt?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning sind personalisierte Empfehlungssysteme, Betrugserkennung in Finanztransaktionen und Spracherkennung in virtuellen Assistenten. Machine Learning wird auch für medizinische Diagnosen, autonome Fahrzeuge und Bilderkennung eingesetzt. Es hilft Unternehmen, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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Was sind die Potenziale und Grenzen von Machine Learning in der heutigen digitalen Welt?
Machine Learning hat das Potenzial, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen. Es kann dabei helfen, personalisierte Empfehlungen zu erstellen und Prozesse zu automatisieren. Allerdings stößt Machine Learning an Grenzen, wenn es um die Interpretation von komplexen Zusammenhängen, ethische Fragen und den Schutz der Privatsphäre geht.
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Wie beeinflusst Machine Learning unsere täglichen Entscheidungen und Prozesse? Wie können Maschinen durch Maschinelles Lernen Muster und Trends erkennen und anwenden?
Machine Learning beeinflusst unsere täglichen Entscheidungen, indem es uns personalisierte Empfehlungen und Vorhersagen liefert. Maschinen können durch Maschinelles Lernen große Datenmengen analysieren, um Muster und Trends zu erkennen und diese Informationen für bessere Entscheidungen zu nutzen. Dies ermöglicht es Unternehmen, effizienter zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologieindustrie und wie können sie das tägliche Leben der Menschen verbessern?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der Technologieindustrie sind personalisierte Werbung, Spracherkennung und Gesichtserkennung. Diese Anwendungen können das tägliche Leben der Menschen verbessern, indem sie personalisierte und effiziente Dienstleistungen bieten, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind. Darüber hinaus können sie auch die Sicherheit und den Komfort in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehr und Finanzwesen erhöhen.
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 23.96 € | Versand*: 6.96 € -
Handbook Transdisciplinary Learning
Handbook Transdisciplinary Learning , What is transdisciplinarity - and what are its methods? How does a living lab work? What is the purpose of citizen science, student-organized teaching and cooperative education? This handbook unpacks key terms and concepts to describe the range of transdisciplinary learning in the context of academic education. Transdisciplinary learning turns out to be a comprehensive innovation process in response to the major global challenges such as climate change, urbanization or migration. A reference work for students, lecturers, scientists, and anyone wanting to understand the profound changes in higher education. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202308, Produktform: Kartoniert, Beilage: Kt, Titel der Reihe: Hochschulbildung: Lehre und Forschung#6#, Redaktion: Philipp, Thorsten~Schmohl, Tobias, Seitenzahl/Blattzahl: 422, Abbildungen: 10 Farbabbildungen, Themenüberschrift: EDUCATION / Organizations & Institutions, Keyword: Education; Educational Research; Interdisciplinarity; Pedagogy; Philosophy of Science; Sociology of Education; Theory of Education; Transdisciplinarity; Transfer; Transformative Science; University; University Teaching, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Pädagogik / Theorie, Philosophie, Anthropologie~Studium, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen~Pädagogik: Theorie und Philosopie~Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Fachspezifischer Unterricht, Warengruppe: TB/Bildungswesen (Schule/Hochschule), Fachkategorie: Schule und Lernen: Philosophie und Ethik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Gost, Roswitha, u. Karin Werner, Länge: 225, Breite: 147, Höhe: 30, Gewicht: 662, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2879657
Preis: 31.42 € | Versand*: 0 € -
Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 €
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Ist Florence and the Machine queer? - Ist Florence and the Machine queer?
Florence Welch, die Frontfrau von Florence and the Machine, hat sich selbst als bisexuell identifiziert. Sie hat in Interviews über ihre sexuelle Orientierung gesprochen und sich offen zu ihrer Queerness bekannt. Daher kann man sagen, dass Florence and the Machine queer ist, da die Band von einer queeren Person geleitet wird.
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Speichert die Wayback Machine alles?
Die Wayback Machine speichert nicht alles im Internet. Sie archiviert Websites, die öffentlich zugänglich sind und von ihrem Crawler indexiert wurden. Es gibt jedoch bestimmte Inhalte, die nicht archiviert werden, wie zum Beispiel Passwort-geschützte Seiten oder Seiten, die explizit vom Archivieren ausgeschlossen wurden.
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Was sind die potenziellen Anwendungsbereiche von Machine-to-Machine-Kommunikation in der Zukunft?
Die potenziellen Anwendungsbereiche von Machine-to-Machine-Kommunikation in der Zukunft umfassen die Automatisierung von Industrieprozessen, das Internet der Dinge und die Smart Cities. Durch die Vernetzung von Maschinen können Effizienzsteigerungen, Kostenersparnisse und neue Geschäftsmodelle realisiert werden. Zudem ermöglicht M2M-Kommunikation die Überwachung und Steuerung von Geräten in Echtzeit, was zu einer verbesserten Produktivität und Sicherheit führen kann.
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Was ist ein ML?
Was ist ein ML? ML steht für Machine Learning und bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und daraus zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Durch ML-Algorithmen können Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, Vorhersagen treffen und Probleme lösen. ML wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder Finanzanalysen. Es ist ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz und hat das Potenzial, viele Bereiche des täglichen Lebens zu revolutionieren.
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