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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
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Bundle NLP-Practitioner Lehrbuch + NLP-Master Lehrbuch (Dannemeyer, Petra~Dannemeyer, Ralf)
Bundle NLP-Practitioner Lehrbuch + NLP-Master Lehrbuch , NLP-Practitioner Lehrbuch: Petra und Ralf Dannemeyer präsentieren in diesem Grundlagenwerk alle Theorien und Interventionen der Practitioner-Stufe, also der Grundlagen-Ausbildung. NLP-Master Lehrbuch: Petra Dannemeyer und Ralf Dannemeyer präsentieren alle Theorien und Interventionen der Master-Stufe und begleiten den Leser auf seinem Weg zur Meisterschaft im NLP. Somit ist dieses Buch die perfekte Vorbereitung und Begleitung einer curricularen Master-Ausbildung. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20181130, Produktform: Leinen, Autoren: Dannemeyer, Petra~Dannemeyer, Ralf, Seitenzahl/Blattzahl: 664, Keyword: NLP; Buch; Modelling; Neurolinguistisches Programmieren, Fachschema: NLP - Neurolinguistische Programmierung ~Studium, Fachkategorie: Psychologie~Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Angewandte Psychologie, Fachkategorie: Neurolinguistische Programmierung (NLP), Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Junfermann Verlag, Verlag: Junfermann Verlag, Verlag: Junfermann Verlag, Länge: 238, Breite: 175, Höhe: 45, Gewicht: 1171, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, 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: 70.00 € | Versand*: 0 € -
Schweppe, Ronald: Praxisbuch NLP
Praxisbuch NLP , NLP verstehen NLP - Neuro-Linguistisches Programmieren - ist eine erfolgreiche Methode, die die Vorgänge im Gehirn über die Sprache (im weitesten Sinn) beeinflusst. Damit können neue Fähigkeiten erworben und alte optimiert werden - zur Findung persönlicher Ziele, zur Motivation, zur Steigerung der Selbstsicherheit, zum Aufgeben schlechter Gewohnheiten, zur Kommunikationsverbesserung und zur Förderung der Gesundheit. Dieses vollständig überarbeitete, erweiterte und auf den neuesten wissenschaftlichen Stand gebrachte Kursbuch präsentiert alle wichtigen NLP-Techniken in einer leicht verständlichen und praktisch umsetzbaren Weise. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 € -
Digitale Formate entwickeln (Heywinkel, Mark)
Digitale Formate entwickeln , Podcasts, Newsletter, Social-Media-Kanäle - Redakteur:innen haben durch die Digitalisierung heute zahlreiche Möglichkeiten, ihre Geschichten zu erzählen. Doch wie wird aus einer groben Idee ein konkretes Produkt? Wie lässt sich ein neues Format in der Redaktion umsetzen? Und: Welches Fachwissen benötigen die Redakteur:innen dazu? Mark Heywinkel zeigt in seinem Buch, wie Redaktionen neue digitale Formate neben dem Tagesgeschäft entwickeln können. Er hilft Redakteur:innen dabei, möglichst unkompliziert eine ressourcenschonende und nachhaltige Entwicklung digitaler Produkte aufzusetzen. Dazu bringt er das klassische journalistische Handwerk mit Elementen des Projektmanagements und plattformspezifischem Fachwissen zusammen. Mit vielen Beispielen und Hinweisen auf Tools beschreibt der Autor unterschiedliche Möglichkeiten der Formatentwicklung für Teams diverser Größe. Für alle in Zeitungs-, TV- und Radioredaktionen, die moderne und innovative Formate erfolgreich entwickeln wollen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230116, Produktform: Kartoniert, Autoren: Heywinkel, Mark, Seitenzahl/Blattzahl: 154, Keyword: Journalismus; Online-Journalismus; digitaler Journalismus; Online-Formate; Tik-Tok; Multimedia; Radio; TV; Newsgames; VR-Animation; 3D-Modelle; Social Media; Podcast; Newsletter; Projektmanagement; Seeding; Stakeholdermanagement; Workshops; Internet; Leistungskennzahlen; Templates; Zeitplan; Teamleitung; Digitale Produkte; Sendung; Plattform; Communityaufbau; Chefredaktion; Social-Media-Kanal; Medienbetrieb; Radioredaktio, Fachschema: Medientheorie~Medienwissenschaft, Fachkategorie: Medienwissenschaften, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Uvk Verlag, Verlag: UVK, Länge: 213, Breite: 146, Höhe: 10, Gewicht: 254, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783739806198 9783739882222, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 27.90 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst Sprachmodellierung die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in Bereichen wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und automatisierte Textgenerierung?
Sprachmodellierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz, da sie es Maschinen ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Durch die Verwendung von Sprachmodellen können Maschinen komplexe Muster in Texten erkennen und so die Qualität von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung verbessern. Darüber hinaus ermöglicht Sprachmodellierung automatisierte Textgenerierung, was in Bereichen wie Chatbots, automatisierte Berichterstellung und Übersetzungsdienste eingesetzt wird. Insgesamt trägt die Sprachmodellierung dazu bei, dass künstliche Intelligenz in verschiedenen Anwendungsgebieten effektiver und vielseitiger eingesetzt werden kann.
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Wie kann Sprachmodellierung in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verbessern?
Sprachmodellierung kann in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, indem sie die Fähigkeit der Maschinen verbessert, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Durch die Verwendung von Sprachmodellen können Maschinen natürlichere und präzisere Antworten generieren, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt. Darüber hinaus können Sprachmodelle dazu beitragen, die Spracherkennung und -übersetzung zu verbessern, was die Barrierefreiheit für Menschen mit Sprach- oder Hörbehinderungen erhöht. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Sprachmodellen können Maschinen auch lernen, mens
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Wie kann Sprachmodellierung in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verbessern?
Sprachmodellierung kann in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, indem sie die Fähigkeit der Maschine verbessert, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dies ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache besser zu interpretieren und angemessen zu reagieren, was die Benutzererfahrung verbessert. Darüber hinaus kann Sprachmodellierung dazu beitragen, die Genauigkeit von Spracherkennungssystemen zu verbessern, was zu einer effizienteren und präziseren Kommunikation zwischen Mensch und Maschine führt. Schließlich kann die Verwendung von Sprachmodellen auch dazu beitragen, die Entwicklung von personalisierten und kontextbez
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Wie können NLP-Algorithmen zur Verbesserung der maschinellen Sprachverarbeitung eingesetzt werden? Welche Anwendungsbereiche haben NLP-Algorithmen außerhalb von Textanalyse und Übersetzung?
NLP-Algorithmen können zur Verbesserung der maschinellen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, indem sie natürliche Sprache analysieren, verstehen und generieren. Sie können auch in der Spracherkennung, Sentimentanalyse und Chatbots eingesetzt werden. Außerhalb von Textanalyse und Übersetzung können NLP-Algorithmen in der Sprachgenerierung, Sprachsynthese und Sprachsteuerung verwendet werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Nlp Formate:
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Fellowes Laminierfolien Starterkit (verschiedene Formate) transparent
Laminierfolien Starterkit (verschiedene Formate), Folienstärke: 80 mic, Inhalt pro Pack: 50 Stück, Besonderheiten: je 10 Folien der Formate A4 / A5 / 20x25 cm / 13x18 cm / 10x15 cm, Oberfläche: glänzend, Format: Set, Eigenschaften: glänzend, Geeignet für: Heißlaminiergeräte, Farbe: transparent, Abheftlochung vorhanden: Nein, abgerundete Ecken vorhanden: Ja, Bürotechnik/Laminieren/Laminierfolien & Laminiertaschen
Preis: 20.69 € | Versand*: 9.50 € -
FolderSys Reißverschlussbeutel für verschiedene Formate transparent
FolderSys Reißverschlussbeutel für verschiedene Formate transparent
Preis: 9.63 € | Versand*: 4.99 € -
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 € -
FolderSys Reißverschlussbeutel für verschiedene Formate transparent
FolderSys Reißverschlussbeutel für verschiedene Formate transparent
Preis: 2.73 € | Versand*: 4.99 €
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Wie kann Sprachmodellierung dazu beitragen, die menschliche Kommunikation zu verbessern und welche Anwendungen hat sie in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung?
Sprachmodellierung kann dazu beitragen, die menschliche Kommunikation zu verbessern, indem sie die Fähigkeit von Maschinen verbessert, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dies ermöglicht eine genauere und natürlichere Interaktion zwischen Mensch und Maschine, z.B. in Chatbots, Spracherkennungssystemen und Übersetzungsprogrammen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens wird Sprachmodellierung verwendet, um die Leistung von Sprachverarbeitungssystemen zu verbessern, indem sie die Wahrscheinlichkeit von Wörtern und Sätzen in einem gegebenen Kontext vorhersagt. Darüber hinaus wird Sprachmodellierung in der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt, um die automatische Analyse und Verarbeitung von menschlicher Spr
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Wie beeinflusst die fortschreitende Technologie die Entwicklung von Sprachübersetzungssystemen in Bereichen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung?
Die fortschreitende Technologie hat die Entwicklung von Sprachübersetzungssystemen in Bereichen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung stark vorangetrieben. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Übersetzungssysteme kontinuierlich dazulernen und sich an neue Sprachmuster anpassen. Maschinelles Lernen ermöglicht es den Systemen, aus großen Datenmengen zu lernen und so die Genauigkeit und Qualität der Übersetzungen zu verbessern. Die natürliche Sprachverarbeitungstechnologie ermöglicht es den Systemen, menschliche Sprache besser zu verstehen und zu interpretieren, was zu präziseren und natürlicheren Übersetzungen führt.
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Wie beeinflusst die fortschreitende Technologie die Textübersetzung in Bereichen wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung?
Die fortschreitende Technologie hat die Textübersetzung in Bereichen wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung stark beeinflusst. Durch maschinelles Lernen können Übersetzungssysteme kontinuierlich verbessert werden, indem sie aus großen Mengen von Daten lernen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Übersetzungen kontextbezogener und präziser zu gestalten, indem sie menschenähnliche Entscheidungen trifft. Die Sprachverarbeitungstechnologie hat die Fähigkeit verbessert, natürliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, was zu genaueren und flüssigeren Übersetzungen führt.
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Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von NLP-Technologie in der Sprachverarbeitung?
Die Anwendungsmöglichkeiten von NLP-Technologie in der Sprachverarbeitung umfassen die automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen, die Erkennung von Spracheingaben für virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa und die Analyse von großen Textmengen zur Extraktion von Informationen und Erkenntnissen. NLP-Technologie kann auch für die Sentimentanalyse in sozialen Medien verwendet werden, um die Stimmung und Meinungen der Nutzer zu erfassen. Durch die Verwendung von NLP können Unternehmen auch Chatbots entwickeln, die natürliche Gespräche mit Kunden führen können.
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