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
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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
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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...
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Wie können Machine-Learning-Algorithmen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden?
Machine-Learning-Algorithmen analysieren historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Anhand dieser Muster können sie zukünftige Ereignisse vorhersagen. Die Algorithmen werden trainiert, um präzise Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Machine Learning bezieht sich auf Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Die grundlegenden Konzepte umfassen Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig, von personalisierten Empfehlungssystemen bis hin zur Gesichtserkennung und autonomem Fahren.
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Welche Anwendungen und Entwicklungen haben Machine Learning-Algorithmen in verschiedenen Branchen hervorgebracht?
Machine Learning-Algorithmen haben in der Gesundheitsbranche Anwendungen wie die Diagnose von Krankheiten und die personalisierte Medizin ermöglicht. In der Finanzbranche werden sie für die Betrugserkennung und die Risikobewertung eingesetzt. Im Bereich des Marketings helfen sie bei der Kundenanalyse und der personalisierten Werbung.
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Wie kann Machine Learning dazu beitragen, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern?
Machine Learning kann große Datenmengen analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen genutzt werden können. Durch die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben können Zeit und Ressourcen eingespart werden. Die Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen ermöglicht eine bessere Planung und Entscheidungsfindung.
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...
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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...
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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-...
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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...
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Wie kann Machine Learning dazu beitragen, die Effizienz von Prozessen in Unternehmen zu verbessern?
Machine Learning kann große Mengen von Daten analysieren und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu optimieren. Durch Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben können Prozesse beschleunigt und Fehler reduziert werden. Die kontinuierliche Anpassung von Modellen ermöglicht eine ständige Verbesserung der Prozesse und eine Steigerung der Effizienz.
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Wie können Machine Learning-Algorithmen dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren und Muster oder Trends zu erkennen?
Machine Learning-Algorithmen können große Datenmengen schnell verarbeiten und Muster identifizieren, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Sie können automatisch Muster erkennen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Durch kontinuierliches Lernen können sie auch Trends und Veränderungen in den Daten erkennen.
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Wie funktioniert die Time Machine Mac?
Die Time Machine ist eine Backup-Software, die auf Mac-Computern vorinstalliert ist. Sie sichert automatisch alle Dateien auf Ihrem Mac, einschließlich Systemdateien, Anwendungen, Musik, Fotos und Dokumente. Sie erstellt regelmäßig inkrementelle Backups, sodass Sie auf ältere Versionen Ihrer Dateien zugreifen können. Um die Time Machine zu verwenden, schließen Sie einfach eine externe Festplatte an Ihren Mac an und aktivieren Sie die Time Machine in den Systemeinstellungen. Von da an werden regelmäßig Backups erstellt, die Sie bei Bedarf wiederherstellen können.
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Wie benutze ich Time Machine?
Um Time Machine zu nutzen, musst du zunächst eine externe Festplatte anschließen, auf der du deine Backups speichern möchtest. Gehe dann zu den Systemeinstellungen auf deinem Mac und wähle "Time Machine" aus. Dort kannst du Time Machine aktivieren und festlegen, welche Dateien und Ordner gesichert werden sollen. Time Machine wird dann automatisch regelmäßige Backups erstellen, die du bei Bedarf wiederherstellen kannst. Du kannst auch manuell ein Backup starten, indem du auf das Time Machine Symbol in der Menüleiste klickst und "Backup jetzt erstellen" auswählst.
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