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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Ethem AlpaydinMaschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik und Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.72,95 €*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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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen, Fachbücher von Gerald FriedlandDas Fachbuch "Informationsgesteuertes maschinelles Lernen" von Gerald Friedland bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Data Science als Ingenieurdisziplin. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Mit einem klar strukturierten Ansatz behandelt das Buch sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, um die Leser in die Lage zu versetzen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Die Inhalte sind in deutscher Sprache verfasst und bieten eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich im Bereich des maschinellen Lernens ergeben. Mit 336 Seiten und einem Gewicht von 731 Gramm ist das Buch handlich und eignet sich sowohl für das Studium als auch für die berufliche Weiterbildung. Die Kombination aus fundierter Theorie und praxisnahen Beispielen macht es zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Data Science auseinandersetzen möchten.54,99 €*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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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing. **
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Maschinelles Lernen lernen, Fachbücher von Katharina BataDas Fachbuch 'Maschinelles Lernen lernen' bietet eine fundierte Auseinandersetzung mit den didaktischen Herausforderungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Bildungsbereich. Es richtet sich insbesondere an Ingenieurstudierende und Lehrende, die an der Entwicklung und Umsetzung innovativer Lehr-Lernumgebungen interessiert sind. Die Arbeit kombiniert qualitative und quantitative Forschungsmethoden, um empirische Einsichten in die Lernprozesse zu gewinnen und praxisnahe Empfehlungen für den Unterricht abzuleiten. Dabei werden fachdidaktische Ansätze aus verschiedenen Naturwissenschaften integriert, um ein umfassendes Verständnis der Thematik zu ermöglichen. Das Buch liefert nicht nur theoretische Grundlagen, sondern auch praktische Anleitungen zur Gestaltung von Lehrmaterialien und zur Durchführung von Design-Experimenten. Es leistet somit einen wertvollen Beitrag zur Weiterentwicklung der Lehrpraxis im Bereich des maschinellen Lernens und fördert den interdisziplinären Austausch zwischen den beteiligten Disziplinen.84,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Ethem AlpaydinMaschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik und Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.72,95 €*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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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen, Fachbücher von Gerald FriedlandDas Fachbuch "Informationsgesteuertes maschinelles Lernen" von Gerald Friedland bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Data Science als Ingenieurdisziplin. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Mit einem klar strukturierten Ansatz behandelt das Buch sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, um die Leser in die Lage zu versetzen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Die Inhalte sind in deutscher Sprache verfasst und bieten eine detaillierte Analyse der Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich im Bereich des maschinellen Lernens ergeben. Mit 336 Seiten und einem Gewicht von 731 Gramm ist das Buch handlich und eignet sich sowohl für das Studium als auch für die berufliche Weiterbildung. Die Kombination aus fundierter Theorie und praxisnahen Beispielen macht es zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Data Science auseinandersetzen möchten.54,99 €*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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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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Statistisches und maschinelles Lernen, Fachbücher von Stefan RichterDieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten - ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen zur Verfügung.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing. **
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