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
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
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...
Preis: 15.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
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...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologiebranche?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologiebranche sind personalisierte Empfehlungssysteme, Bild- und Spracherkennung sowie Betrugserkennung und -prävention. Machine Learning wird auch für automatisierte Entscheidungsfindung, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung eingesetzt. Es wird zunehmend in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Einzelhandel und Automobilindustrie eingesetzt.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Gesellschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Gesellschaft sind personalisierte Empfehlungssysteme in Online-Plattformen, medizinische Diagnose und Behandlungsplanung sowie Betrugserkennung in Finanztransaktionen. Machine Learning wird auch in der Automobilindustrie für autonomes Fahren, in der Landwirtschaft für Erntevorhersagen und in der Spracherkennung für virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa eingesetzt.
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Was sind die wesentlichen Unterschiede zwischen dem Cost-per-Click (CPC) und dem Cost-per-Action (CPA) Modell im Online Marketing?
Der wesentliche Unterschied zwischen CPC und CPA liegt in der Abrechnungsmethode: Beim CPC-Modell zahlt der Werbetreibende für jeden Klick auf die Anzeige, während beim CPA-Modell nur für eine bestimmte Aktion, wie beispielsweise einen Kauf oder eine Registrierung, bezahlt wird. CPC eignet sich für Branding und Traffic-Generierung, während CPA besser für Conversions und ROI-Optimierung geeignet ist.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?
Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Ähnliche Suchbegriffe für Machine Learning:
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Dr. Lomp - The Cost Of Learning (DVD)
Zu diesem Film ist keine Beschreibung vorhanden.
Preis: 3.49 € | Versand*: 1.99 € -
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...
Preis: 10.00 € | Versand*: 0.00 EUR € -
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-...
Preis: 9.98 € | Versand*: 0.00 EUR € -
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...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR €
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise.
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Cost-per-Click (CPC) Modells in der Online-Werbung?
Beim Cost-per-Click (CPC) Modell zahlt der Werbetreibende nur, wenn ein Nutzer auf die Anzeige klickt. Die Kosten pro Klick werden vorab festgelegt und können je nach Keyword und Wettbewerb variieren. Das CPC-Modell ermöglicht es Werbetreibenden, ihre Budgets effektiv zu steuern und den Erfolg ihrer Kampagnen genau zu messen.
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Welche Rolle spielt Machine Learning in der Entwicklung intelligenter Systeme und wie beeinflusst es verschiedene Branchen?
Machine Learning spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung intelligenter Systeme, da es diesen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich selbstständig zu verbessern. In verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie wird Machine Learning eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen und personalisierte Lösungen anzubieten. Durch die Integration von Machine Learning können Unternehmen effizienter arbeiten, innovative Produkte entwickeln und ihren Kunden einen Mehrwert bieten.
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Wie kann Machine Learning dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Prognosen in verschiedenen Bereichen zu verbessern?
Machine Learning kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um präzisere Vorhersagen zu treffen. Durch kontinuierliches Lernen kann die Genauigkeit der Prognosen im Laufe der Zeit verbessert werden. Automatisierte Entscheidungsfindung und schnelle Anpassung an sich ändernde Bedingungen sind weitere Vorteile von Machine Learning für Prognosen in verschiedenen Bereichen.
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