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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, 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. **
Was ist Python Machine Learning?
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. **
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Applied Machine Learning, Fachbücher von David ForsythMaschinelles Lernen ist mittlerweile ein wichtiges Werkzeug für Wissenschaftler, Forscher, Ingenieure und Studenten in einer Vielzahl von Bereichen. Dieses Buch richtet sich an Personen, die die Hauptwerkzeuge des maschinellen Lernens anwenden und nutzen möchten, aber nicht unbedingt als Forscher im Bereich maschinelles Lernen tätig werden wollen. Es ist für Studenten im letzten Jahr ihres Bachelor- oder im ersten Jahr ihres Masterstudiums in Informatik mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen gedacht und dient als Werkzeugkasten für maschinelles Lernen. Angewandtes Maschinelles Lernen behandelt viele Themen für diejenigen, die maschinelle Lernprozesse nutzen möchten, um Ergebnisse zu erzielen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung vorhandener Werkzeuge und Pakete liegt, anstatt eigenen Code zu schreiben. Als Begleitbuch zu dem Werk des Autors „Wahrscheinlichkeit und Statistik für Informatik“ knüpft dieses Buch an die vorherige Veröffentlichung an und bietet gleichzeitig eine Zusammenfassung der Wahrscheinlichkeit zur Nutzung durch den Leser. Das Lehrbuch betont die Nützlichkeit standardisierter Verfahren aus der angewandten Statistik und gibt einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsbereiche im Lernen, einschliesslich der Behandlung von: Klassifikation mit Standardverfahren (naiver Bayes, nächster Nachbar, SVM), Clustering und Vektorquantisierung, PCA, Varianten von PCA (NIPALS, latente semantische Analyse, kanonische Korrelationsanalyse), lineare Regression, verallgemeinerte lineare Modelle einschliesslich logistischer Regression, Modellauswahl mit Lasso und elastischem Netz, Robustheit und m-Schätzer, Markov-Ketten und HMMs, EM im Detail, einfache grafische Modelle, Klassifikation mit neuronalen Netzen mit besonderem Schwerpunkt auf der Bildklassifikation und Autoencoding mit neuronalen Netzwerken zur Strukturierung des Lernens.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
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. **
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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 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. **
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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 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. **
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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 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. **
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 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. **
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 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. **
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Applied Machine Learning for Assisted Living, Fachbücher von Zia UddinDas Buch "Applied Machine Learning for Assisted Living" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von maschinellem Lernen in der Unterstützung des selbstständigen Lebens. Es beleuchtet die Bedeutung von Technologien, die es Menschen ermöglichen, unabhängig zu leben, und untersucht, wie Echtzeitüberwachungssysteme zur Verbesserung der Pflege beitragen können. In diesem Kontext werden verschiedene Datenquellen, insbesondere Sensoren, und deren Integration mit maschinellen Lernalgorithmen behandelt. Die Autorin Zia Uddin bietet nicht nur theoretische Einblicke, sondern auch praktische Anleitungen, einschliesslich Codebeispielen, um Forscher und Praktiker zu ermutigen, diese Technologien in ihren eigenen Projekten zu implementieren. Das Buch zielt darauf ab, aktuelle Praktiken und zukünftige Forschungsrichtungen im Bereich der Benutzerüberwachungstechnologien zu identifizieren und zu fördern, um die Lebensqualität von Menschen in häuslichen Umgebungen zu verbessern.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning for Health and Fitness, Fachbücher von Kevin AshleyDas Buch "Applied Machine Learning for Health and Fitness" von Kevin Ashley bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich Sport, Gesundheit und Fitness. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und alle, die sich für die Anwendung von KI in diesen Bereichen interessieren. Mit praktischen Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Python-Codebeispielen und Jupyter-Notebooks wird der Leser durch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich überwachter, unbeaufsichtigter und fortschrittlicher Verstärkungslernmethoden. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die die Möglichkeiten von KI im Sport und darüber hinaus erkunden möchten. Die anschaulichen Illustrationen und realen Beispiele fördern das Verständnis und die Umsetzung der Konzepte.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von David ForsythMaschinelles Lernen ist mittlerweile ein wichtiges Werkzeug für Wissenschaftler, Forscher, Ingenieure und Studenten in einer Vielzahl von Bereichen. Dieses Buch richtet sich an Personen, die die Hauptwerkzeuge des maschinellen Lernens anwenden und nutzen möchten, aber nicht unbedingt als Forscher im Bereich maschinelles Lernen tätig werden wollen. Es ist für Studenten im letzten Jahr ihres Bachelor- oder im ersten Jahr ihres Masterstudiums in Informatik mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen gedacht und dient als Werkzeugkasten für maschinelles Lernen. Angewandtes Maschinelles Lernen behandelt viele Themen für diejenigen, die maschinelle Lernprozesse nutzen möchten, um Ergebnisse zu erzielen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung vorhandener Werkzeuge und Pakete liegt, anstatt eigenen Code zu schreiben. Als Begleitbuch zu dem Werk des Autors „Wahrscheinlichkeit und Statistik für Informatik“ knüpft dieses Buch an die vorherige Veröffentlichung an und bietet gleichzeitig eine Zusammenfassung der Wahrscheinlichkeit zur Nutzung durch den Leser. Das Lehrbuch betont die Nützlichkeit standardisierter Verfahren aus der angewandten Statistik und gibt einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsbereiche im Lernen, einschliesslich der Behandlung von: Klassifikation mit Standardverfahren (naiver Bayes, nächster Nachbar, SVM), Clustering und Vektorquantisierung, PCA, Varianten von PCA (NIPALS, latente semantische Analyse, kanonische Korrelationsanalyse), lineare Regression, verallgemeinerte lineare Modelle einschliesslich logistischer Regression, Modellauswahl mit Lasso und elastischem Netz, Robustheit und m-Schätzer, Markov-Ketten und HMMs, EM im Detail, einfache grafische Modelle, Klassifikation mit neuronalen Netzen mit besonderem Schwerpunkt auf der Bildklassifikation und Autoencoding mit neuronalen Netzwerken zur Strukturierung des Lernens.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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, 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. **
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Was ist Python Machine Learning?
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. **
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
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. **
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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 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. **
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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A Guide to Applied Machine Learning for Biologists, Fachbücher von Mohammad Sufian Badar"A Guide to Applied Machine Learning for Biologists" ist ein umfassendes Lehrbuch, das speziell für Studierende der Biologie konzipiert wurde. Es bietet eine Einführung in die Grundlagen des angewandten maschinellen Lernens und verbindet diese mit den relevanten Aspekten der modernen Informatik und Mathematik. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie den Leser schrittweise an die Konzepte der Computerwissenschaften heranführen, wobei der Fokus auf den praktischen Anwendungen in der Biologie liegt. Die Kapitel decken wichtige Themen wie Computer- und Programmiersysteme ab und bieten einen klaren Überblick über die Rolle von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Bioinformatik. Durch die Verknüpfung dieser Technologien mit Systembiologie, biologischer Datenanalyse sowie Diagnostik und Behandlung im Gesundheitswesen wird ein praxisnaher Zugang geschaffen. Das Buch ist darauf ausgelegt, eine solide Grundlage für fortgeschrittene computerbasierte Technologien in der Biologie zu bieten und nutzt Fallstudien sowie reale Probleme, um die Leser von den grundlegenden Voraussetzungen bis hin zu den Anwendungen des maschinellen Lernens zu begleiten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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 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. **
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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 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. **
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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 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. **
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