Aus Daten Lernen
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Aus Daten Lernen
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Author : IntroBooks Team
language : de
Publisher: IntroBooks
Release Date :
Aus Daten Lernen written by IntroBooks Team and has been published by IntroBooks this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Aus Daten lernen ist das Konzept, das sich in letzter Zeit entwickelt hat. Daten sind ein Konzept, das roher Natur ist und erst nach der Zusammenstellung und derzeit nach der Globalisierung eine Bedeutung erhalten hat. Die Datenmenge in allen Sektoren ist enorm gewachsen. Aus Daten zu lernen ist heutzutage ein sehr beliebtes Konzept, da Unternehmen Daten nur speichern, um daraus zu extrahieren und Analysen durchzuführen, von denen verschiedene andere Faktoren abhängen. Die anderen Faktoren sind hauptsächlich wettbewerbsorientiert und helfen großen Unternehmen, den Markt zu untersuchen und im gegenwärtigen Wettbewerbszeitalter noch stärker zu wachsen. Bei so vielen Daten ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Schutz von Daten. Der nächste wichtige Faktor für die Nutzung von Daten ist der Schutz, da der Wettbewerb in allen Bereichen besteht. Das Datenfeld ist keine Ausnahme.
Lernen Mit Big Data
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Author : Viktor Mayer-Schönberger
language : de
Publisher: Redline Wirtschaft
Release Date : 2014-08-15
Lernen Mit Big Data written by Viktor Mayer-Schönberger and has been published by Redline Wirtschaft this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2014-08-15 with Political Science categories.
Was heute noch undenkbar scheint, ist morgen schon Alltag – sprechende Übungsbücher, Schulaufgaben, die von den Schülern lernen. Schneller als gedacht, wird Big Data Einzug in Schulen und Klassenzimmer halten, so die These der beiden Experten und Erfolgsautoren Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier. Und damit das Schulsystem und das Lernen von Grund auf verändern. Die beiden Autoren von Big Data erklären, welche Neuheiten uns erwarten. Und zeigen, dass es nicht nur positiv ist, den Fortschritt der Schüler und Studenten immer besser messen zu können. Vor lauter PISA und Rankings bleibt oft das Wesentliche auf der Strecke – eine gute Bildung. Die Gefahr ist, dass das Lernen von der Quantität der Daten dominiert wird, und nicht von der Qualität, von Kreativität oder von Ideen. Sie plädieren daher eindringlich dafür, unsere Bildungssysteme schnellstens zukunftsfähig zu machen.
Daten Auswerten Lernen F R Dummies
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Author : Carsten Felden
language : de
Publisher: VCH
Release Date : 2024-01-24
Daten Auswerten Lernen F R Dummies written by Carsten Felden and has been published by VCH this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-01-24 with categories.
Meistern Sie mit diesem Buch den Einstieg in das komplexe Feld der Datenanalyse und bauen Sie die heutzutage geforderte Data Literacy auf! Gehen Sie mit Datenkompetenz die ersten eigenen Projekte an! Carsten Felden und Claudia Koschtial vermitteln die nötigen Grundlagen: potenzielle Datenquellen, Datentypen und -strukturen und die Bedeutung von Metadaten. Außerdem lernen Sie Berührungspunkte zwischen Themen wie Data Mining, Maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz, Cognitive Computing und Business Intelligence kennen. Anhand praktischer Beispiele finden Sie den richtigen Lösungsansatz für Ihre Aufgabenstellung.
Handbuch Data Science Und Ki
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Author : Stefan Papp
language : de
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
Release Date : 2022-07-11
Handbuch Data Science Und Ki written by Stefan Papp and has been published by Carl Hanser Verlag GmbH Co KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-07-11 with Computers categories.
- Umfassender Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft - Fallbeispiele aus der Praxis machen die beschriebenen Konzepte greifbar - Praktische Beispiele helfen Ihnen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten geredet wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Es zeigt Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen sowie Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Mehrwert generieren können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. In einem zweiten Teil werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beschrieben, einschließlich mathematischer Grundlagen, Verfahren maschinellen Lernens inklusive Frameworks sowie Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Abgerundet wird das Buch durch rechtliche Überlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren. AUS DEM INHALT // - Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen - Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML - Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien - Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen - Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen - ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt - Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists
Maschinelles Lernen Mit R
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Author : Uli Schell
language : de
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
Release Date : 2022-01-17
Maschinelles Lernen Mit R written by Uli Schell and has been published by Carl Hanser Verlag GmbH Co KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-01-17 with Computers categories.
- Grundlagen und Beispiele - Daten visualisieren und analysieren - Lernergebnisse bewerten und übertragen - Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de - 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 Bild-Klassifizierung 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 Analyse-Bibliotheken 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 H20 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.
Wie Maschinen Lernen
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Author : Kristian Kersting
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2019-10-18
Wie Maschinen Lernen written by Kristian Kersting and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-10-18 with Computers categories.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Sachbuch Was verbirgt sich überhaupt hinter Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)? Dieses Sachbuch liefert verständliche Antworten. ML und KI spielen im Zuge von Industrie 4.0 und der Digitalisierung eine immer größere Rolle. Ganz ohne komplexe mathematische Formeln bringt Ihnen dieses Sachbuch die grundlegenden Methoden, Anwendungen und Vorgehensweisen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz näher. Lisa, die Protagonistin in diesem Buch, illustriert alle Themen anhand von Alltagssituationen. Dadurch erschließt sich Ihnen das Fachwissen, das bisher nur Experten vorbehalten war, einfach und leicht verständlich. Mit diesem Buch eignen Sie sich im Handumdrehen neues Wissen an, mit dem Sie innerhalb der Diskussion um Chancen und Risiken aktueller Entwicklungen garantiert punkten können. Eine Einführung in die Prinzipien von KI und ML Dieses Sachbuch setzt zunächst bei den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens an. Hier werden u. a. folgende Fragen geklärt: Was sind Daten? Was sind Algorithmen? Was ist mit Regression gemeint? Wozu dienen Clusteranalysen? Schwerpunktmäßig beschäftigt sich dieses Werk mit Bedeutung und Funktionsweise wichtiger Algorithmen des Maschinellen Lernens. Aufgeteilt in einzelne Kapitel, tauchen Sie so mit Hilfe vieler Abbildungen Schritt für Schritt tiefer in die Materie ein. Zudem bringen Ihnen die Autoren u. a. folgende Verfahren und Aspekte näher: k-Means Entscheidungsbäume Verzerrung-Varianz-Dilemma Big Data Neuronale Netze Die gesamtgesellschaftliche Bedeutung im Blick Daneben verliert dieses Sachbuch auch die gesellschaftliche Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen nicht aus dem Blick. Lesen Sie mehr über Fragestellungen der Sicherheit und Ethik im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. All das macht dieses Werk zu einer Leseempfehlung für: Themeninteressierte, die verstehen möchten, was sich hinter den Schlagworten KI und ML verbirgt Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft Schülerinnen und Schüler, welche die Zukunft mitgestalten wollen
Eine Einf Hrung In Die 42 Am H Ufigsten Angewandten Machine Learning Algorithmen Mit Code Beispielen
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Author : Murat Durmus
language : de
Publisher: via tolino media
Release Date : 2023-03-23
Eine Einf Hrung In Die 42 Am H Ufigsten Angewandten Machine Learning Algorithmen Mit Code Beispielen written by Murat Durmus and has been published by via tolino media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-03-23 with Computers categories.
Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Softwareentwickler oder einfach nur daran interessiert sind, etwas über maschinelles Lernen zu lernen, "Eine Einführung in die 42 am häufigsten angewandten Machine Learning Algorithmen (mit Code-Beispielen)" ist eine hervorragende Ressource, um ein Verständnis für dieses spannende Gebiet zu erlangen. Über den Autor: Murat Durmus ist CEO und Gründer der AISOMA AG (einem in Frankfurt am Main ansässigen Unternehmen, das sich auf KI-basierte Technologieentwicklung und Beratung spezialisiert hat), Vorstandsmitglied AI Frankfurt Rhein-Main e.V. und Autor der Bücher "THE AI THOUGHT BOOK", "Mindful AI - Reflections on Artificial Intelligence", "INSIDE ALAN TURING". Folgende Algorithmen werden in diesem Buch behandelt: • ADABOOST • ADAM OPTIMIZATION • AGGLOMERATIVE CLUSTERING • ARMA/ARIMA MODEL • BERT • CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK • DBSCAN • DECISION TREE • DEEP Q-LEARNING • EFFICIENTNET • FACTOR ANALYSIS OF CORRESPONDENCES • GAN • GMM • GPT-3 • GRADIENT BOOSTING MACHINE • GRADIENT DESCENT • GRAPH NEURAL NETWORKS • HIERARCHICAL CLUSTERING • HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) • INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS • ISOLATION FOREST • K-MEANS • K-NEAREST NEIGHBOUR • LINEAR REGRESSION • LOGISTIC REGRESSION • LSTM • MEAN SHIFT • MOBILENET • MONTE CARLO ALGORITHM • MULTIMODAL PARALLEL NETWORK • NAIVE BAYES CLASSIFIERS • PROXIMAL POLICY OPTIMIZATION • PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS • Q-LEARNING • RANDOM FORESTS • RECURRENT NEURAL NETWORK • RESNET • SPATIAL TEMPORAL GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS • STOCHASTIC GRADIENT DESCENT • SUPPORT VECTOR MACHINE • WAVENET • XGBOOST
Blockchain Und Maschinelles Lernen
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Author : Sigurd Schacht
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2019-11-27
Blockchain Und Maschinelles Lernen written by Sigurd Schacht and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-11-27 with Computers categories.
Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zählt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zukünftig viele Bereiche des wirtschaftlichen Handels beeinflussen werden. So bergen dezentrale autonome Anwendungen enormes Potenzial, nicht nur Prozesse, sondern auch Vertragsabstimmungen zu automatisieren. Beispielsweise kann ein automatisiertes wirtschaftliches Handeln zwischen Maschinen ermöglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, müssen datenbasierte Entscheidungen autonom – ohne menschliches Zutun – getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren können dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementären Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenüber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielführend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektüre für diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mögliche Anwendungsszenarien dargestellt werden.
Data Science Und Ai
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Author : Michael Oettinger
language : de
Publisher: tredition
Release Date : 2024-03-17
Data Science Und Ai written by Michael Oettinger and has been published by tredition this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-03-17 with Science categories.
Im vorliegenden Buch soll eine praxisorientierte Einführung und ein aktueller Überblick darüber gegeben werden, was Data-Science und der Beruf Data-Scientist umfassen. Nach 4 Jahren seit Erscheinen der zweiten Auflage wurde die dritte Auflage notwendig, da sich Data-Science als Thema und vor allem die dazugehörende Softwaretechnologie weiterentwickelt. Spätestens mit der Veröffentlichung von ChatGPT ist das Thema künstliche Intelligenz in aller Munde und eine Einordnung von Data- Science, Machine Learning und Artificial Intelligence scheint dringend notwendig. Das Buch enthält neben einer Übersicht über Theorie und Praxis der Daten-Analyse nun auch Code-Beispiele in Python bzw. SQL und Cheat-Sheets zu ChatGPT und GenAI Tools.
Das Zeitalter Der Daten
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Author : Holger Aust
language : de
Publisher: Springer
Release Date : 2021-02-16
Das Zeitalter Der Daten written by Holger Aust and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-02-16 with Mathematics categories.
Daten werden überall gesammelt. Jeder Kauf, ob online oder offline, jede Autofahrt und jede Benutzung des Smartphones erzeugt Daten, die gespeichert werden. So entstehen Datenberge, die in atemberaubendem Tempo wachsen – für 2020 geht man von 40 Billionen Gigabytes aus. Aber was passiert dann mit diesen Daten? Wie werden sie ausgewertet? Und wer macht das? Holger Aust nimmt Sie mit auf einen unterhaltsamen Ausflug in die wunderbare Welt der Data Science. Sein Buch richtet sich an alle, die schon immer wissen wollten, wie Maschinen anhand von Daten lernen und ob sie dadurch (künstliche) Intelligenz erlangen. Sie erfahren natürlich auch, was neuronale Netze und Deep Learning eigentlich mit all dem zu tun haben. In leicht verständlichem Stil erhalten Sie außerdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen.