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Produkt zum Begriff Maschinelles:
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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
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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 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Bildung für nachhaltige Entwicklung in der Kindheitspädagogik
Bildung für nachhaltige Entwicklung in der Kindheitspädagogik , Gestiegene gesellschaftliche, ökologische und geopolitische Herausforderungen rufen weltweit Fragen nach einem nachhaltigen und sozial gerechten Leben auf. Aufgrund der Relevanz für die Gestaltung der Zukunft heranwachsender Generationen sind diese auch für kindheitspädagogische Bildungskontexte bedeutsam. Nachhaltigkeit und Bildung für nachhaltige Entwicklung sind in ihren Grundannahmen und Ausrichtungen bereits miteinander verwoben. Der Band befasst sich mit diesen Themen in Bezug auf Disziplin, Profession und Praxis der Kindheitspädagogik. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 44.00 € | Versand*: 0 €
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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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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die taktische Analyse und das Training im Fußball?
Maschinelles Lernen ermöglicht eine detaillierte Analyse von Spielern und Gegnern, um taktische Schwächen und Stärken zu identifizieren. Durch die Nutzung von Daten können Trainer maßgeschneiderte Trainingspläne erstellen, um die Leistung ihrer Spieler zu verbessern. Die Integration von maschinellem Lernen in den Fußball kann zu einer effizienteren Spielvorbereitung und einer besseren Leistung auf dem Spielfeld führen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch kann sie sich kontinuierlich verbessern und weiterentwickeln. In Zukunft wird maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz spielen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Bildung für nachhaltige Entwicklung - Ein Leitfaden für eine wirkungsorientierte Transformation von Schule und Unterricht (Gorski, Sonja)
Bildung für nachhaltige Entwicklung - Ein Leitfaden für eine wirkungsorientierte Transformation von Schule und Unterricht , Der Ratgeber BNE - Bildung für nachhaltige Entwicklung begleitet Lehrkräfte und Schulleitungen bei der Schul- und Unterrichtsentwicklung im Sinne des Programms BNE 2030. Er richtet sich an alle Beteiligten an Schulen, an Personen, die Entscheidungen treffen und an die Lehrenden und Lernenden in der Lehrkräftebildung an unseren Hochschulen. Das Buch zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge zwischen gesellschaftlichem Druck, pädagogischen Zielen und den unterschiedlichen Handlungsmöglichkeiten von Schulen zu verdeutlichen sowie Entwicklungs- und Handlungsperspektiven zu zeigen. Das Thema Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Immer mehr Menschen erkennen, dass die Herausforderungen, denen wir gegenüberstehen, nur durch eine umfassende Transformation unserer Gesellschaft und unserer Wirtschafts- und Bildungssysteme bewältigt werden können. Damit geht BNE weit darüber hinaus, lediglich nachhaltige Themen im Unterricht zu behandeln. Vielmehr geht es darum, Bildung und damit Schulen in ihrer Gesamtheit zu transformieren. Das Buch enthält praktische Handlungsanleitungen und bietet Perspektiven für Schulen. Damit ist es viel mehr als ein Beitrag zur wissenschaftlichen Debatte über die verschiedenen Dimensionen des Transformationsprozesses in unserer Gesellschaft. Praxisbeispiele zeigen, wie gute Schule im Sinne der Nachhaltigkeit gelingen kann. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231106, Produktform: Kartoniert, Autoren: Gorski, Sonja, Redaktion: Elsenau, Detlef von~Gorski, Sonja, Seitenzahl/Blattzahl: 368, Keyword: Bildung;für nachhaltige Entwicklung;Pädagogik, Fachschema: Bildungspolitik~Politik / Bildung, Fachkategorie: Gesellschaft und Kultur, allgemein, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cornelsen Vlg Scriptor, Verlag: Cornelsen Vlg Scriptor, Verlag: Cornelsen Pdagogik, Warnhinweis für Spielzeuge: Keine Warnhinweise, Länge: 237, Breite: 168, Höhe: 25, Gewicht: 698, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0200, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 33.99 € | Versand*: 0 € -
Kooperation im Kinderschutz
Kooperation im Kinderschutz , Kooperation im Kinderschutz ist mehr als Multiprofessionalität - denn auch Eltern und Kinder sind Expert:innen. Wie Kinderschutzarbeit, die bei Familien ankommt, aussehen kann, verdeutlicht dieses Handbuch - in der Jugendhilfe und vielen anderen Praxisfeldern. Mit systemischer Perspektive und kooperationsorientierter Haltung zeigen die Autor:innen, wie einzelfallbezogene und fallunabhängige Arbeit im Dialog gelingt und wie das reflektierte aneinander Scheitern dabei hilft, gemeinsam gescheiter zu werden.Dieses Buch vermittelt einen facettenreichen, umfassenden Überblick über Grundlagen, Handlungsfelder, Methoden und Akteure im systemisch orientierten Kinderschutz. Zahlreiche interdisziplinäre und multiprofessionelle Teams kommen zu Wort und beschreiben anhand vieler Beispiele aus der Praxis anschaulich, wie und in welcher Form die Zusammenarbeit gelingen kann. Deutlich wird: Konsequent hilfeorientierter Kinderschutz ist gesamtgesellschaftliche Gemeinschaftsaufgabe. Er betrachtet Kinder, Jugendliche und Eltern als Expert:innen für ihr eigenes Leben und gelingt nur im Dialog, mit Beteiligung, Transparenz und Mut. Wer einen zukunftsorientierten Wegweiser für die professionelle Weiterentwicklung sucht, wird hier fündig. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230306, Produktform: Leinen, Beilage: gebunden, Redaktion: Averbeck, Birgit~Hermans, Björn Enno~Röhrbein, Ansgar~Caby, Filip, Seitenzahl/Blattzahl: 478, Abbildungen: mit 40 Abbildungen und 10 Tabellen, Keyword: Kinder- und Jugendlichentherapie; Kinderschutz; Kindeswohl; Kooperation im Kinderschutz; Multiprofessionalität; Soziale Arbeit, Fachschema: Interdisziplinär - Interdisziplinarität~Jugendhilfe~Kind / Medizin, Pflege, Ernährung, Fachkategorie: Interdisziplinäre Studien~Kindergesundheit~Psychologie, Fachkategorie: Kinder- und Jugendhilfe, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Vandenhoeck + Ruprecht, Verlag: Vandenhoeck & Ruprecht, Breite: 167, Höhe: 38, Gewicht: 884, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783647408118 9783666408113 9783647993751, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2764564
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Wörterbuch Erwachsenen- und Weiterbildung
Wörterbuch Erwachsenen- und Weiterbildung , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3. vollst. überarb. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230403, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Arnold, Rolf~Nuissl, Ekkehard~Schrader, Josef, Edition: REV, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. vollst. überarb. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 488, Keyword: Adressatenforschung; Adult Education; Alphabetisierung; Andragogik; Berufsbildung; Bildung; Bildungsforschung; Erwachsenenbildung studieren; Erwachsenenlernen; Erwachsenenpädagogik; Erziehungswissenschaften; Fortbildung; Grundbildung; Jugendbildung; Kompetenz; Konstruktivismus; Kursleitende; Lebenslanges Lernen; Lebenswelt; Lernen; Lifelong Learning; Literalität - Numeralität; Museumspädagogik; Open Educational Resources; Organisationsentwicklung; Organisationspädagogik; Personalentwicklung; Persönlichkeitsbildung; Professionalisierung; Programmplanung; Pädagogik; Qualifikation; Schlüsselqualifikationen; Sozialraumorientierung; Sprachenzertifikate; Teilnehmerorientierung; Umschulung, Fachschema: Andragogik~Bildung / Erwachsenenbildung~Erwachsenenbildung~Bildungssystem~Bildungswesen, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Erziehung/Bildung/Allgemeines /Lexika, Fachkategorie: Erwachsenenbildung, lebenslanges Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB, Co-Verlag: Klinkhardt, Julius, Co-Verlag: Klinkhardt, Julius, Länge: 244, Breite: 178, Höhe: 34, Gewicht: 948, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783825284251 9783781517004 9783781511170, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1760623
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Qualitative Forschung. Ein Handbuch
Qualitative Forschung. Ein Handbuch , Das Handbuch mit seinen circa 60 Beiträgen bietet eine aktuelle Bestandsaufnahme der wichtigsten Theorien, Methoden und Forschungsstile der Qualitativen Forschung. Die Autoren aus Deutschland, Großbritannien und den USA stellen das breite Spektrum traditioneller Ansätze und neuerer Entwicklungen gleichermaßen dar. Erhebungs- und Auswertungsverfahren, methodologische und ethische Probleme werden in einführenden wie systematischen Artikeln behandelt. Anhand ausgewählter Beispiele verschiedener Forschungsstile wird gezeigt, wie Qualitative Forschung betrieben wird. Aktuelle Entwicklungen, etwa die Verwendung von Computern, werden vorgestellt, praktische Fragen der Datenerhebung und Analyse anschaulich bearbeitet. Der Serviceteil gibt Hinweise zur Literatur, zum Studium und zur Recherche in Datenbanken und Internet im Bereich der Qualitativen Forschung. Damit wendet sich dieses Handbuch an Studierende wie auch an Lehrende in Forschung, Praxis und Entwicklung aus Soziologie, Psychologie, Ethnologie, Pädagogik, Politologie, Geschichte. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: Nachdruck, Erscheinungsjahr: 200909, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: rororo Enzyklopädie#55628#, Redaktion: Kardoff, Ernst von~Steinke, Ines~Flick, Uwe, Auflage/Ausgabe: Nachdruck, Seitenzahl/Blattzahl: 768, Abbildungen: mit Abbildungen, Keyword: Auswertungsverfahren; Datenanalyse; Erhebungsverfahren; Ethnologie; Geschichte; Handbuch; Politologie; Psychologie; Pädagogik; Soziologie, Fachschema: Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / qualitativ~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Forschungsmethoden, allgemein~Psychologische Methodenlehre, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rowohlt Taschenbuch, Verlag: ROWOHLT Taschenbuch, Länge: 126, Breite: 191, Höhe: 51, Gewicht: 570, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Vorgänger: A6019192 A5015985 A1953114, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologien und Industrien?
Maschinelles Lernen ermöglicht die Automatisierung von Prozessen und die Analyse großer Datenmengen, was zu effizienteren Abläufen und besseren Entscheidungen führt. Dadurch werden neue Innovationen und Produkte schneller entwickelt und auf den Markt gebracht. Industrien können sich durch den Einsatz von maschinellem Lernen weiterentwickeln und wettbewerbsfähig bleiben.
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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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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und zu nutzen. In verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von maschinellem Lernen wird auch die künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen immer leistungsfähiger und vielseitiger.
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