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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen. **
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist der Unterschied zwischen Obduktion, Autopsie und Forensik?
Die Obduktion ist der medizinische Prozess der Untersuchung eines Körpers nach dem Tod, um die Todesursache festzustellen. Die Autopsie bezieht sich auf die detaillierte Untersuchung eines Körpers, um Informationen über die Krankheit oder Verletzung zu gewinnen, die zum Tod geführt haben. Forensik bezieht sich auf die Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken zur Untersuchung von Verbrechen und zur Sammlung von Beweisen. **
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Wie beeinflusst die Spurensicherung die forensische Untersuchung von Tatorten in den Bereichen Kriminalistik, Forensik und Rechtswissenschaft?
Die Spurensicherung ist ein entscheidender Schritt in der forensischen Untersuchung von Tatorten, da sie dazu beiträgt, wichtige Beweismittel zu sammeln und zu sichern. Diese Beweismittel können dann im Rahmen der forensischen Untersuchung analysiert werden, um Täter zu identifizieren und Schuld oder Unschuld zu beweisen. Die Ergebnisse der Spurensicherung haben einen direkten Einfluss auf die Ermittlungen und können maßgeblich zur Aufklärung von Straftaten beitragen. Darüber hinaus dienen die gesammelten Beweismittel als Grundlage für die rechtliche Bewertung des Falles und können vor Gericht als entscheidende Beweise vorgelegt werden. **
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Wie beeinflusst die Spurensicherung die forensische Arbeit in der Kriminalistik, der digitalen Forensik und der Archäologie?
Die Spurensicherung ist ein entscheidender Schritt in der forensischen Arbeit, da sie dazu beiträgt, Beweise zu sammeln und zu sichern, die bei der Aufklärung von Verbrechen helfen können. In der digitalen Forensik ermöglicht die Spurensicherung die Identifizierung und Analyse von digitalen Beweisen, die bei der Untersuchung von Cyberkriminalität eine wichtige Rolle spielen. In der Archäologie trägt die Spurensicherung dazu bei, historische Artefakte und Überreste zu schützen und zu erhalten, um Einblicke in vergangene Kulturen und Lebensweisen zu gewinnen. Durch die sorgfältige Dokumentation und Analyse von Spuren können forensische Experten in allen drei Bereichen wichtige Informationen gewinnen, die zur Lösung von Fällen beitragen. **
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Wie beeinflusst die Spurensicherung die forensische Untersuchung von Tatorten in den Bereichen Kriminalistik, Forensik und Rechtswissenschaft?
Die Spurensicherung ist ein entscheidender Schritt in der forensischen Untersuchung von Tatorten, da sie dazu beiträgt, wichtige Beweismittel zu sammeln und zu sichern. Diese Beweismittel können dann in den Bereichen Kriminalistik, Forensik und Rechtswissenschaft verwendet werden, um Täter zu identifizieren und Verbrechen aufzuklären. Die Spurensicherung ermöglicht es den Ermittlern, Fingerabdrücke, DNA-Spuren, Faserspuren und andere wichtige Hinweise zu finden, die bei der Identifizierung von Tätern und der Rekonstruktion von Verbrechen helfen. Ohne eine gründliche Spurensicherung könnten wichtige Beweismittel verloren gehen, was die forensische Untersuchung und die spätere rechtliche Verfolgung ers **
Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?
Maschinelles Lernen hat in der Medizin dazu beigetragen, Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird maschinelles Lernen zur Risikobewertung, Betrugserkennung und zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie wird maschinelles Lernen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit verwendet. In allen drei Bereichen trägt maschinelles Lernen dazu bei, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. **
Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?
Maschinelles Lernen hat in der Medizin dazu beigetragen, Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird maschinelles Lernen verwendet, um Risiken zu bewerten, Betrug zu erkennen und automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln. In der Automobilindustrie wird maschinelles Lernen eingesetzt, um autonomes Fahren zu ermöglichen, die Fahrzeugsicherheit zu verbessern und die Effizienz der Produktion zu steigern. Insgesamt hat maschinelles Lernen in diesen Bereichen zu Fortschritten geführt, die die Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessern. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
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Was ist der Unterschied zwischen Obduktion, Autopsie und Forensik?
Die Obduktion ist der medizinische Prozess der Untersuchung eines Körpers nach dem Tod, um die Todesursache festzustellen. Die Autopsie bezieht sich auf die detaillierte Untersuchung eines Körpers, um Informationen über die Krankheit oder Verletzung zu gewinnen, die zum Tod geführt haben. Forensik bezieht sich auf die Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken zur Untersuchung von Verbrechen und zur Sammlung von Beweisen. **
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Wie beeinflusst die Spurensicherung die forensische Untersuchung von Tatorten in den Bereichen Kriminalistik, Forensik und Rechtswissenschaft?
Die Spurensicherung ist ein entscheidender Schritt in der forensischen Untersuchung von Tatorten, da sie dazu beiträgt, wichtige Beweismittel zu sammeln und zu sichern. Diese Beweismittel können dann im Rahmen der forensischen Untersuchung analysiert werden, um Täter zu identifizieren und Schuld oder Unschuld zu beweisen. Die Ergebnisse der Spurensicherung haben einen direkten Einfluss auf die Ermittlungen und können maßgeblich zur Aufklärung von Straftaten beitragen. Darüber hinaus dienen die gesammelten Beweismittel als Grundlage für die rechtliche Bewertung des Falles und können vor Gericht als entscheidende Beweise vorgelegt werden. **
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles 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.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie beeinflusst die Spurensicherung die forensische Arbeit in der Kriminalistik, der digitalen Forensik und der Archäologie?
Die Spurensicherung ist ein entscheidender Schritt in der forensischen Arbeit, da sie dazu beiträgt, Beweise zu sammeln und zu sichern, die bei der Aufklärung von Verbrechen helfen können. In der digitalen Forensik ermöglicht die Spurensicherung die Identifizierung und Analyse von digitalen Beweisen, die bei der Untersuchung von Cyberkriminalität eine wichtige Rolle spielen. In der Archäologie trägt die Spurensicherung dazu bei, historische Artefakte und Überreste zu schützen und zu erhalten, um Einblicke in vergangene Kulturen und Lebensweisen zu gewinnen. Durch die sorgfältige Dokumentation und Analyse von Spuren können forensische Experten in allen drei Bereichen wichtige Informationen gewinnen, die zur Lösung von Fällen beitragen. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?
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