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Produkte zum Begriff Machine Learning:

Machine Learning For Smart Environments/Cities  Kartoniert (TB)
Machine Learning For Smart Environments/Cities Kartoniert (TB)

This book introduces machine learning and its applications in smart environments/cities. At this stage a comprehensive understanding of smart environment/city applications is critical for supporting future research. This book includes chapters written by researchers from different countries across the globe and identifies critical threads in research and also gaps that open up new and challenging lines of research for the future. Recent advances are discussed and thorough reviews introduce readers to critical domains. The discussion on key research topics presented in this book accelerates smart city and smart environment implementations based on IoT technologies. Consequently this book supports future research activities aimed at developing future IoT architectures for smart environments/cities.

Preis: 192.59 € | Versand*: 0.00 €
IoT and WSN based Smart Cities: A Machine Learning Perspective
IoT and WSN based Smart Cities: A Machine Learning Perspective

IoT and WSN based Smart Cities: A Machine Learning Perspective , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 120.92 € | Versand*: 0 €
Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities
Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities

Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities , Designing for Sustainability , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 55.01 € | Versand*: 0 €
Machine Learning für Zeitreihen
Machine Learning für Zeitreihen

- Konzepte Schritt für Schritt erklärt - Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten - Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren - Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar. Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt: - Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten - Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn - Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels - Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen - Mit Zeifenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und Python-Kenntnisse sollten vorhanden sein. Der komplette Code im Buch sowie die Beispieldateien sind über ein GitHub-Repository verfügbar. EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.

Preis: 39.99 € | Versand*: 0.00 €

Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, an...

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist Python Machine Learning?

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei...

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen,...

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht da...

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Machine Learning for Astrophysics
Machine Learning for Astrophysics

Machine Learning for Astrophysics , Proceedings of the ML4Astro International Conference 30 May - 1 Jun 2022 , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 130.97 € | Versand*: 0 €
Brown, Charles: Machine Learning
Brown, Charles: Machine Learning

Machine Learning , Develop Machine Learning Tools and Techniques (Deep Learning Models a Programmer's Guide to Artificial Intelligence) , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 21.64 € | Versand*: 0 €
Econometrics with Machine Learning
Econometrics with Machine Learning

Econometrics with Machine Learning , This book helps and promotes the use of machine learning tools and techniques in econometrics and explains how machine learning can enhance and expand the econometrics toolbox in theory and in practice. Throughout the volume, the authors raise and answer six questions: 1) What are the similarities between existing econometric and machine learning techniques? 2) To what extent can machine learning techniques assist econometric investigation? Specifically, how robust or stable is the prediction from machine learning algorithms given the ever-changing nature of human behavior? 3) Can machine learning techniques assist in testing statistical hypotheses and identifying causal relationships in ¿big data? 4) How can existing econometric techniques be extended by incorporating machine learning concepts? 5) How can new econometric tools and approaches be elaborated on based on machine learning techniques? 6) Is it possible to develop machine learning techniques furtherand make them even more readily applicable in econometrics? As the data structures in economic and financial data become more complex and models become more sophisticated, the book takes a multidisciplinary approach in developing both disciplines of machine learning and econometrics in conjunction, rather than in isolation. This volume is a must-read for scholars, researchers, students, policy-makers, and practitioners, who are using econometrics in theory or in practice. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 125.70 € | Versand*: 0 €
Krauss, Michael: Machine Learning
Krauss, Michael: Machine Learning

Machine Learning , Study Deep Learning Through Data Science (Step by Step Guide to Machine Learning Techniques for Beginners) , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 20.04 € | Versand*: 0 €

Ist AWS der Standard im Machine Learning?

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette...

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist ein Machine Learning Engineer ein Ingenieur?

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entw...

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen. Sie nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Kennt sich jemand mit Machine Learning aus?

Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intellige...

Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt viele Experten und Forscher, die sich intensiv mit Machine Learning beschäftigen und in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, der Finanzwelt oder der Robotik Anwendungen entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerbe...

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Jones, Mike: Machine Learning
Jones, Mike: Machine Learning

Machine Learning , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 14.70 € | Versand*: 0 €
Ensemble Machine Learning  Kartoniert (TB)
Ensemble Machine Learning Kartoniert (TB)

The primary goal of this book is to give readers a complete treatment of the state-of-the-art ensemble learning methods. It also provides a set of applications that demonstrate the various usages of ensemble learning methods in the real-world.

Preis: 246.09 € | Versand*: 0.00 €
Machine Learning Paradigms  Kartoniert (TB)
Machine Learning Paradigms Kartoniert (TB)

This book is the inaugural volume in the new Springer series on Learning and Analytics in Intelligent Systems. The series aims at providing in hard-copy and soft-copy form books on all aspects of learning analytics advanced intelligent systems and related technologies. These disciplines are strongly related and mutually complementary; accordingly the new series encourages an integrated approach to themes and topics in these disciplines which will result in significant cross-fertilization research advances and new knowledge creation. To maximize the dissemination of research findings the series will publish edited books monographs handbooks textbooks and conference proceedings. This book is intended for professors researchers scientists engineers and students. An extensive list of references at the end of each chapter allows readers to probe further into those application areas that interest them most.

Preis: 106.99 € | Versand*: 0.00 €
Machine Learning Paradigms  Kartoniert (TB)
Machine Learning Paradigms Kartoniert (TB)

This book explores some of the emerging scientific and technological areas in which the need for data analytics arises and is likely to play a significant role in the years to come. At the dawn of the 4th Industrial Revolution data analytics is emerging as a force that drives towards dramatic changes in our daily lives the workplace and human relationships. Synergies between physical digital biological and energy sciences and technologies brought together by non-traditional data collection and analysis drive the digital economy at all levels and offer new previously-unavailable opportunities.The need for data analytics arises in most modern scientific disciplines including engineering; natural- computer- and information sciences; economics; business; commerce; environment; healthcare; and life sciences. Coming as the third volume under the general title MACHINE LEARNING PARADIGMS the book includes an editorial note (Chapter 1) and an additional 12 chapters and is divided into five parts: (1) Data Analytics in the Medical Biological and Signal Sciences (2) Data Analytics in Social Studies and Social Interactions (3) Data Analytics in Traffic Computer and Power Networks (4) Data Analytics for Digital Forensics and (5) Theoretical Advances and Tools for Data Analytics. This research book is intended for both experts/researchers in the field of data analytics and readers working in the fields of artificial and computational intelligence as well as computer science in general who wish to learn more about the field of data analytics and its applications. An extensive list of bibliographic references at the end of each chapter guides readers to probe further into the application areas of interest to them.

Preis: 181.89 € | Versand*: 0.00 €

Welche Grafikkarte ist für KI und Machine Learning geeignet?

Eine Grafikkarte, die für KI und Machine Learning geeignet ist, sollte über eine hohe Rechenleistung und Speicherbandbreite verfüg...

Eine Grafikkarte, die für KI und Machine Learning geeignet ist, sollte über eine hohe Rechenleistung und Speicherbandbreite verfügen. Beliebte Optionen sind die NVIDIA GeForce RTX- oder die NVIDIA Tesla-Serie, da sie speziell für diese Anwendungen optimiert sind. Es ist auch wichtig, auf die CUDA-Kerne und den VRAM der Grafikkarte zu achten, da dies die Leistung bei KI- und Machine Learning-Aufgaben beeinflusst.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Hat Machine Learning wirklich etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun?

Ja, Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Model...

Ja, Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Machine Learning ist eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen, indem Computer in der Lage sind, Aufgaben zu erlernen und auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie hoch ist der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer?

Der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer kann stark variieren und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z...

Der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer kann stark variieren und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel der Erfahrung des Programmierers, der Komplexität des Projekts und der Dauer des Engagements. In der Regel können die Stundensätze für erfahrene Machine Learning Freelancer zwischen 50 und 200 Euro liegen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Preise nur als grobe Richtlinie dienen und je nach individueller Vereinbarung und Verhandlungsbasis variieren können.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Welchen Abschluss benötigt man, um eine Machine Learning Engineerin zu werden?

Um eine Machine Learning Engineerin zu werden, benötigt man in der Regel einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathe...

Um eine Machine Learning Engineerin zu werden, benötigt man in der Regel einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Fachgebiet. Zusätzlich ist es von Vorteil, Erfahrungen in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung und maschinelles Lernen zu haben. Es gibt jedoch auch alternative Bildungswege, wie zum Beispiel Bootcamps oder Online-Kurse, die praktische Kenntnisse in Machine Learning vermitteln können.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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