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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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Coral USB Accelerator Google Edge TPU, maschinelles Lernen unterstützt AutoML Vision Edge, Raspberry
Coral USB Accelerator Google Edge TPU, maschinelles Lernen unterstützt AutoML Vision Edge, Raspberry
Preis: 76.99 € | Versand*: 0 € -
Maschinelles Quilten Nähen Patchwork Lineal Gitterschneidewerkzeug Love Style
Beschreibung: - Patchwork-Vorlagen für Sammellineale zum Quilten von Mäandern und gepunkteten Mustern auf Sammelflächen oder anderen textilbasierten Projekten. - Hilft dabei, Ihre eigene, einzigartige Form zu erhalten und sorgt dafür, dass Ihre Designs schön und professionell aussehen. - Einfach zu bedienen und muss nur mit dem Linealfuß richtig installiert an Ort und Stelle eingerastet werden und folgen Sie der Vorlage für ein fantastisches Tesselationsmuster. - Geeignet für Anfänger oder Profis und ermöglicht es Ihnen, einen schönen Quilt in nur wenigen Stunden zu machen - Die Steppeinlagen für das Maschinelle Quilten sind ziemlich solide und auf Lange Standfestigkeit gebaut. Es ist einfach zu montieren und mit jedem Modell der Nähmaschine zu verwenden. Spezifikation: - Liebesstil:Ca. 98 x 93 mm / 3,86 x 3,66 Zoll - Wave-Stil:Ca. 98x37mm / 3.86x1.46inch - Dreiecksstil:Ca. 144 x 76 mm / 5,67 x 2,99 Zoll Paket beinhaltet: 1 Stück Stepplineal
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Wo können verschiedene Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gefunden werden?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie. Sie werden auch in der Bilderkennung, Spracherkennung und Prozessautomatisierung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete sind Robotik, Marketing und Sicherheitstechnologien.
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In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.
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Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Zukunft dazu beitragen, komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch automatisierte Prozesse können sie effizienter arbeiten und neue Lösungsansätze entwickeln. Dadurch können sie dazu beitragen, innovative Technologien zu entwickeln und komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Umweltschutz zu lösen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen und wie beeinflusst es die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind unter anderem Bilderkennung, Spracherkennung und Predictive Analytics. Maschinelles Lernen trägt zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz bei, indem es Algorithmen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch können Systeme immer komplexere Aufgaben eigenständig lösen und menschenähnliche Entscheidungen treffen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Lernspielzeug, Sichtwörter, Spiele, sprechende Lernkarten, Englisch lernen, maschinelles elektronisches Buch für Kinder, interaktives Aktivitätsgeschenk baby blau
Thema : Tiere & Natur,Transport,Berufe,Musik Zertifizierung : China zertifiziert (3C),Europa zertifiziert (EG) Warnung : Von Feuer fernhalten Modell-Nr : QWZ918-blau rosa Markenname : QWZ Ursprung : Festlandchina Empfehlen Alter : 3-6 Jahre Zertifizierung : CE, CCC
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Welche verschiedenen Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten hat maschinelles Lernen in der heutigen Geschäftswelt?
Maschinelles Lernen wird in der Geschäftswelt für die Personalisierung von Marketingkampagnen, die Optimierung von Lieferketten und die Vorhersage von Kundenverhalten eingesetzt. Es wird auch verwendet, um Betrug zu erkennen, Risiken zu bewerten und operative Prozesse zu automatisieren. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Wie könnte man maschinelles Lernen nutzen, um die Leistung von Fußballspielern zu analysieren und zu verbessern?
Man könnte maschinelles Lernen verwenden, um große Mengen von Spielerdaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die zu einer besseren Leistung führen. Durch die Analyse von Bewegungsdaten und Spielstatistiken könnte man individuelle Trainingspläne erstellen, um die Schwächen der Spieler gezielt zu verbessern. Außerdem könnten Algorithmen eingesetzt werden, um taktische Entscheidungen während eines Spiels zu optimieren und die Chancen auf einen Sieg zu erhöhen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lesen die Art und Weise, wie wir Informationen aufnehmen und verarbeiten?
Maschinelles Lesen ermöglicht eine schnellere und effizientere Verarbeitung großer Mengen von Informationen. Es kann dazu führen, dass wir oberflächlicher lesen und weniger Zeit für eine tiefgehende Auseinandersetzung mit dem Inhalt haben. Zudem können Algorithmen unsere Lesegewohnheiten beeinflussen und uns nur noch mit Inhalten konfrontieren, die unseren Interessen entsprechen.
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Was sind Gründe dafür, dass maschinelles Lernen im Bereich der Bilderkennung sehr erfolgreich ist, während das Lesen von Texten immer wieder Schwierigkeiten bereitet?
Maschinelles Lernen ist im Bereich der Bilderkennung erfolgreich, da Bilder eine hohe Dimensionalität aufweisen und visuelle Merkmale leichter zu extrahieren sind. Zudem gibt es große Mengen an annotierten Bildern, die für das Training von Modellen verwendet werden können. Im Gegensatz dazu ist das Lesen von Texten schwieriger, da Texte oft abstrakter und kontextabhängiger sind. Es kann schwierig sein, die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu erfassen, insbesondere in komplexen Texten oder bei mehrdeutigen Formulierungen.
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