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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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Alcina Hydro Booster 15ml ohne Umverpackung
Barcode: 4008666354570 Produkt: HautpflegeproduktHersteller: Dr. Kurt Wolff GmbH & Co. KG, Johanneswerkstr. 34-36, 33611 Bielefeld,Deutschland / Germany, kw-info@drwolffgroup.com Der Hydro Booster bietet sofortige Erfrischung und schützt vor Feuchtigkeitsverlust. Die wässrige Textur durchfeuchtet die Haut und sorgt für ein entspanntes Hautgefühl*.Hyaluronsäure speichert Feuchtigkeit, füllt Fältchen auf und verleiht der Haut ein jugendliches Aussehen. AquaCacteenTM versorgt die Haut mit intensiver Feuchtigkeit, beruhigt und strafft sie dank seines hohen Gehalts an Vitaminen, Mineralstoffen und Flavonoiden.*Anwendungstest über 3 Wochen mit 87 Frauen zwischen 25 und 65 Jahren, 09/232 bis 3 Tropfen auf dem Gesicht verteilen oder direkt vor Anwendung auf der Hand mit ihrer ALCINA Gesichtscreme mischen.Inhaltsstoffe: (maßgeblich sind die Angaben auf der Originalverpackung)AQUA, PENTYLENE GLYCOL, GLYCERIN, TRIDECETH-9, PEG-40 HYDROGENATED CASTOR OIL, SODIUM HYALURONATE, PEG-5 ETHYLHEXANOATE, PROPYLENE GLYCOL, OPUNTIA FICUS-INDICA STEM EXTRACT, PHENOXYETHANOL, PARFUM, LINALYL ACETATE, TETRAMETHYL ACETYLOCTAHYDRONAPHTHALENES, CI 42090.
Preis: 12.90 € | Versand*: 5.50 €
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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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Was sind die Vorteile von Luftpolsterfolie als Verpackungsmaterial?
Luftpolsterfolie bietet einen effektiven Schutz vor Stößen und Beschädigungen während des Transports. Sie ist leicht, flexibel und einfach zu verwenden. Zudem ist sie kostengünstig und umweltfreundlich, da sie recycelbar ist.
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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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Was ist das beste und billigste Füllmaterial, um einen Versandkarton auszufüllen?
Das beste und billigste Füllmaterial, um einen Versandkarton auszufüllen, ist wahrscheinlich recyceltes Papier oder Zeitungspapier. Diese Materialien sind leicht verfügbar, kostengünstig und umweltfreundlich. Sie bieten ausreichend Polsterung und Schutz für die zu versendenden Gegenstände.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Alcina Vitamin Booster 15ml ohne Umverpackung
Barcode: 4008666354525 Produkt: HautpflegeproduktHersteller: Dr. Kurt Wolff GmbH & Co. KG, Johanneswerkstr. 34-36, 33611 Bielefeld,Deutschland / Germany, kw-info@drwolffgroup.com Der Vitamin Booster verfeinert das Hautbild, verleiht ein gesundes Aussehen und glättet die Haut sichtbar. Die gelartige Textur fühlt sich angenehm auf der Haut an und sorgt für ein gepflegtes Hautgefühl sowie eine natürliche, frische Ausstrahlung*.Q10 schützt die Haut vor freien Radikalen und unterstützt die Energieversorgung der Hautzellen. Provitamin B5 stimuliert die Neubildung der Hautzellen und fördert die Regeneration. Vitamin B3 regeneriert die Hautbarriere und unterstützt die Bildung von Lipiden und Ceramiden, die essenziell für die Schutzfunktion der Haut sind.*Anwendungstest mit 87 Frauen zwischen 30 und 70 Jahren, 04/222 bis 3 Tropfen auf dem Gesicht verteilen oder direkt vor Anwendung auf der Hand mit ihrer ALCINA Gesichtscreme mischen.Inhaltsstoffe (maßgeblich sind die Angaben auf der Originalverpackung)AQUA, NIACINAMIDE, PENTYLENE GLYCOL, GLYCERIN, PANTHENOL, MANNITOL, HYDROXYACETOPHENONE, MICROCRYSTALLINE CELLULOSE, 1,2-HEXANEDIOL, CAPRYLYL GLYCOL, CARBOMER, PEG-40 HYDROGENATED CASTOR OIL, SODIUM HYALURONATE, TRIDECETH-9, SQUALANE, PROPYLENE GLYCOL, ALGIN, UBIQUINONE, PARFUM, TETRAMETHYL ACETYLOCTAHYDRONAPHTHALENES, CI 77492.
Preis: 12.90 € | Versand*: 5.50 € -
Kantenschutzecke (Verpackungsmaterial) - 10 mm
Kantenschutzecke geschlossen, glatt.Maß B(mm): 50Maß C(mm): 50Material: Kunststoff schwarzMaß A(mm): 8Type: 35.00807700Inhaltsangabe (ST): 100
Preis: 14.47 € | Versand*: 5.90 € -
Alcina Multi Oil Booster 15ml ohne Umverpackung
Barcode: 4008666354518 Produkt: HautpflegeproduktHersteller: Dr. Kurt Wolff GmbH & Co. KG, Johanneswerkstr. 34-36, 33611 Bielefeld,Deutschland / Germany, kw-info@drwolffgroup.comWarnhinweis:Enthält Erdnussöl. Der Multi Oil Booster ist ein wahres Multitalent für trockene Haut. Mit seiner öligen Textur reduziert er Spannungsgefühle, bewahrt vor dem Austrocknen und mindert Trockenheitsfältchen. Für ein weiches, geschmeidiges Hautgefühl*.Die kraftvolle Kombination aus Avocadoöl und Pfirsichkernöl spendet intensiv Feuchtigkeit, stärkt die Hautbarriere und bietet einen natürlichen Lichtschutz. Zusätzlich wirkt der Booster entzündungshemmend und macht trockene, raue Haut nachhaltig weich und glatt.*Anwendungstest über 3 Wochen mit 67 Frauen im Alter von 40 bis über 70 Jahren, 01/232 bis 3 Tropfen auf dem Gesicht verteilen oder direkt vor Anwendung auf der Hand mit ihrer ALCINA Gesichtscreme mischen. Enthält Erdnussöl.Tipp: Auch bei trockener Nagelhaut als Nagelöl geeignet.Inhaltsstoffe (maßgeblich sind die Angaben auf der Originalverpackung)DICAPRYLYL CARBONATE, ARACHIS HYPOGAEA OIL, PERSEA GRATISSIMA OIL, PRUNUS PERSICA KERNEL OIL, TOCOPHERYL ACETATE, ZEA MAYS GERM OIL, BISABOLOL, TOCOPHEROL, GLYCINE SOJA OIL, VEGETABLE OIL, DAUCUS CAROTA SATIVA ROOT EXTRACT, BETA-CAROTENE, PARFUM, LINALYL ACETATE, FARNESOL, TETRAMETHYL ACETYLOCTAHYDRONAPHTHALENES, DIMETHYL PHENETHYL ACETATE.
Preis: 12.90 € | Versand*: 5.50 € -
Schneidgerät für Verpackungsmaterial, 1000 mm
besonders in Ihren Verpackungs- und Auslieferungszentren verwendet für Wellpappe, Verpackungspapier, PE-Folie und Lunfpolsterfolie geeignet für einfaches und präzises Schneiden gewünchster Papiergröße diese Ständer sind mit einem universellen Klingmesser geliefert Eigenschaften: Gewicht (kg): 9, Breite (mm): 1000, Typ: Schneidleiste zur Befestigung am Tisch, Maße L x B x H (mm): 1430 x 85 x 225
Preis: 464.81 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann man Ki und maschinelles Lernen mit C verwenden?
Um KI und maschinelles Lernen mit C zu verwenden, kann man auf Bibliotheken wie TensorFlow oder Caffe zurückgreifen, die C-Schnittstellen anbieten. Diese Bibliotheken ermöglichen es, komplexe KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus kann man auch eigene Algorithmen und Modelle in C implementieren, um spezifische Aufgaben im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.
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Sind Datenwissenschaft und maschinelles Lernen also Trends aus KI-Hypes?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind nicht nur Trends aus KI-Hypes, sondern auch wichtige und etablierte Bereiche in der Informatik. Sie basieren auf statistischen Methoden und Algorithmen, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Diese Techniken werden in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
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Wie funktioniert maschinelles Lernen und welche Anwendungen gibt es dafür?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Es funktioniert, indem Modelle trainiert werden, um Muster in den Daten zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Anwendungen für maschinelles Lernen sind unter anderem in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen und Finanzanalysen zu finden.
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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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