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 € -
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 kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?
Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.
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Hat Machine Learning wirklich etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun?
Ja, Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Machine Learning ist eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen, indem Computer in der Lage sind, Aufgaben zu erlernen und auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.
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Was sind die gängigsten Anwendungsbereiche von Machine Learning in der heutigen Technologiebranche?
Die gängigsten Anwendungsbereiche von Machine Learning in der Technologiebranche sind Personalisierung von Inhalten und Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und Sicherheit sowie Prognoseanalysen und Optimierung von Geschäftsprozessen. Machine Learning wird auch für Bild- und Spracherkennung, medizinische Diagnosen und autonome Fahrzeuge eingesetzt. Insgesamt wird Machine Learning in vielen Bereichen eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
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Was sind die grundlegenden Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Die grundlegenden Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie sind die Personalisierung von Diensten und Produktempfehlungen, die Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen sowie die Automatisierung von Prozessen und Entscheidungsfindungen. Machine Learning wird auch in der Bild- und Spracherkennung, medizinischen Diagnosen und autonomem Fahren eingesetzt. Es ermöglicht Unternehmen, Daten effizient zu analysieren und Muster zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben.
Ähnliche Suchbegriffe für Machine Learning:
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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: 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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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 man sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beibringen?
Um sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beizubringen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann Online-Kurse und Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen und praktische Erfahrungen zu sammeln. Es ist auch hilfreich, an Projekten zu arbeiten und mit vorhandenen Tools und Bibliotheken zu experimentieren. Zudem kann der Austausch mit anderen Fachleuten in Foren und Communitys dabei helfen, Fragen zu klären und neue Ideen zu entwickeln.
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Was sind die Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Machine Learning-Algorithmen in der heutigen datengetriebenen Welt?
Die Qualität und Menge der Trainingsdaten sind entscheidend für den Erfolg von Machine Learning-Algorithmen. Ein guter Algorithmus, der die Daten effizient verarbeiten kann, ist ebenfalls wichtig. Zudem spielt die kontinuierliche Optimierung und Anpassung der Algorithmen an neue Daten eine entscheidende Rolle.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Gesellschaft und wie beeinflussen sie unser tägliches Leben?
Machine Learning wird in der Medizin verwendet, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungspläne zu erstellen. In der Finanzbranche hilft es bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung. Im Alltag beeinflusst es unser Leben durch personalisierte Werbung, Empfehlungssysteme und Spracherkennungstechnologien.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Gesellschaft und wie können sie unser tägliches Leben verbessern?
Machine Learning wird in der Medizin eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Finanzbranche hilft es bei der Betrugserkennung und Risikobewertung. Im Bereich des Online-Shoppings ermöglicht es personalisierte Empfehlungen und eine verbesserte Benutzererfahrung.
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