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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. **
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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Grounded Theory, Fachbücher von Jörg StrübingDas Fachbuch "Grounded Theory" von Jörg Strübing bietet eine umfassende Analyse der erkenntnistheoretischen Grundlagen der Grounded Theory innerhalb der pragmatischen Sozialphilosophie. Es beleuchtet die methodologischen Konzepte und praktischen Verfahren, die aus den Arbeiten bedeutender Denker wie C.S. Peirce, J. Dewey, G.H. Mead und W. James hervorgehen. Der Autor geht auf die Unterschiede zwischen den Varianten von Anselm L. Strauss und Barney G. Glaser ein und diskutiert die Weiterentwicklungen einer pragmatistischen Grounded Theory im Kontext postmodernen Denkens. Die fünfte Auflage des Buches bezieht sich zudem auf den aktuellen Diskurs über die Etablierung von Gütekriterien in der qualitativen Forschung und bietet Forschenden wertvolle Argumentationshilfen zur Legitimation ihrer empirischen Designs.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Constructing Grounded Theory, Fachbücher von Kathy CharmazDieses zugängliche Buch, das sowohl von Theorie als auch von Praxis geprägt ist, wird Ihnen helfen, die Grounded Theory aus einer konstruktivistischen Perspektive zu verstehen und anzuwenden.47,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reflexive Grounded Theory, Fachbücher von Franz BreuerWir geben eine gründliche Anleitung für die Arbeit unter diesem qualitativ-sozialwissenschaftlichen Forschungsstil – eine Fortentwicklung der von Anselm Strauss und Barney Glaser begründeten Methodologie. Das Buch basiert auf ca. 30-jähriger Erfahrung mit dem Ansatz. Wir stellen die Geschichte, die erkenntnistheoretischen Grundlagen, die Denkweise und die zirkuläre Schritte-Abfolge des Forschungsprozesses vor. Die Idee der datenbegründeten Theoriebildung bekommt eine neue Akzentuierung: Wir heben die begleitende reflexive Selbstaufmerksamkeit der Forschenden als Leitlinie und Erkenntnisheuristik hervor. Gütekriterien und ethische Fragen des Forschungsstils werden besprochen. Beispiele der Arbeit mit dem Ansatz, der Anwendung seines Instrumentariums sowie seiner Aneignung im Studium runden die Darstellung ab.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Wie kann man seine Programmierkenntnisse durch Learning by Doing erweitern?
Um seine Programmierkenntnisse durch Learning by Doing zu erweitern, kann man verschiedene Ansätze verfolgen. Man kann zum Beispiel kleine Projekte oder Aufgaben lösen, die man sich selbst stellt. Dabei lernt man durch praktische Anwendung und das Lösen von Problemen. Man kann auch an Open-Source-Projekten mitarbeiten oder an Programmierwettbewerben teilnehmen, um sich mit anderen Programmierern auszutauschen und von ihnen zu lernen. Wichtig ist es, kontinuierlich zu üben und sich immer wieder neuen Herausforderungen zu stellen. **
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Wo und wie kann man programmieren lernen durch learning by doing?
Man kann programmieren lernen durch learning by doing in verschiedenen Online-Plattformen wie Codecademy, Udemy oder Coursera. Dort gibt es interaktive Übungen und Projekte, die es ermöglichen, direkt am Computer zu programmieren und das Gelernte sofort anzuwenden. Auch in Programmier-Communities wie GitHub oder Stack Overflow kann man durch die praktische Anwendung von Programmierkenntnissen viel lernen. Es ist wichtig, regelmäßig zu üben und eigene Projekte umzusetzen, um das Programmieren wirklich zu beherrschen. **
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Was ist der Unterschied zwischen der Grounded Theory und der Inhaltsanalyse in der Soziologie?
Die Grounded Theory ist eine qualitative Forschungsmethode, bei der Theorien aus den Daten selbst entwickelt werden. Es geht darum, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren und daraus abstrakte Konzepte und Theorien abzuleiten. Die Inhaltsanalyse hingegen ist eine Methode zur systematischen Auswertung von Text- oder Bildmaterial, bei der bestimmte Kategorien oder Codes festgelegt werden, um den Inhalt zu analysieren und zu interpretieren. Der Fokus liegt hierbei auf der Erfassung und Beschreibung des Inhalts, während bei der Grounded Theory die Entwicklung von Theorien im Vordergrund steht. **
Wie kann man sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beibringen?
Um sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beizubringen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann Online-Kurse und Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen und praktische Erfahrungen zu sammeln. Es ist auch hilfreich, an Projekten zu arbeiten und mit vorhandenen Tools und Bibliotheken zu experimentieren. Zudem kann der Austausch mit anderen Fachleuten in Foren und Communitys dabei helfen, Fragen zu klären und neue Ideen zu entwickeln. **
Wie können moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zur Automobilanalyse eingesetzt werden?
Moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz können zur Automobilanalyse eingesetzt werden, um große Mengen von Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Sie können dabei helfen, Fahrzeugdiagnosen schneller und genauer durchzuführen sowie präventive Wartungsmaßnahmen vorherzusagen. Zudem können sie zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit und Effizienz beitragen, indem sie Verkehrsdaten analysieren und Fahrerassistenzsysteme optimieren. **
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Grounded Theory, Fachbücher von Jörg StrübingDas Fachbuch "Grounded Theory" von Jörg Strübing bietet eine umfassende Analyse der erkenntnistheoretischen Grundlagen der Grounded Theory innerhalb der pragmatischen Sozialphilosophie. Es beleuchtet die methodologischen Konzepte und praktischen Verfahren, die aus den Arbeiten bedeutender Denker wie C.S. Peirce, J. Dewey, G.H. Mead und W. James hervorgehen. Der Autor geht auf die Unterschiede zwischen den Varianten von Anselm L. Strauss und Barney G. Glaser ein und diskutiert die Weiterentwicklungen einer pragmatistischen Grounded Theory im Kontext postmodernen Denkens. Die fünfte Auflage des Buches bezieht sich zudem auf den aktuellen Diskurs über die Etablierung von Gütekriterien in der qualitativen Forschung und bietet Forschenden wertvolle Argumentationshilfen zur Legitimation ihrer empirischen Designs.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ekman, Magnus: Learning Deep LearningLearning Deep Learning , Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow , > , Erscheinungsjahr: 20210817, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ekman, Magnus, Seitenzahl/Blattzahl: 752, Themenüberschrift: COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming Languages / Python, Fachschema: Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Data Mining~Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Datenerfassung und -analyse, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 236, Breite: 200, Höhe: 52, Gewicht: 1180, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,62,67 €*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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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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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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Wie kann man seine Programmierkenntnisse durch Learning by Doing erweitern?
Um seine Programmierkenntnisse durch Learning by Doing zu erweitern, kann man verschiedene Ansätze verfolgen. Man kann zum Beispiel kleine Projekte oder Aufgaben lösen, die man sich selbst stellt. Dabei lernt man durch praktische Anwendung und das Lösen von Problemen. Man kann auch an Open-Source-Projekten mitarbeiten oder an Programmierwettbewerben teilnehmen, um sich mit anderen Programmierern auszutauschen und von ihnen zu lernen. Wichtig ist es, kontinuierlich zu üben und sich immer wieder neuen Herausforderungen zu stellen. **
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning, Fachbücher von Ernest Fokoue, Hao Helen Zhang, Bertrand Clarke"Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten und Theorien im Bereich des Data Mining und des maschinellen Lernens beschäftigt. Die Autoren, die über umfangreiche Erfahrungen in der Forschung und Lehre verfügen, haben ihre Erkenntnisse und Methoden aus ihrer Zeit am Statistics and Applied Mathematical Sciences Institute in North Carolina zusammengetragen. Dieses Buch bietet eine umfassende Analyse der mathematischen und statistischen Grundlagen, die für das Verständnis und die Anwendung von Data Mining und maschinellem Lernen erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende, Forscher und Fachleute, die sich mit diesen Themen auseinandersetzen möchten. Die klare Struktur und die fundierte Herangehensweise machen es zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die in diesem dynamischen und sich schnell entwickelnden Bereich tätig sind. Die Autoren kombinieren theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen, um ein tiefes Verständnis für die Materie zu fördern.299,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Doing Bad by Doing Good, Sachbücher von Christopher J. CoyneIm Jahr 2010 wurde Haiti von einem brutalen Erdbeben heimgesucht, das das Leben von Millionen Menschen beeinträchtigte. Der Aufruf zur Hilfe für die Bedürftigen wurde weltweit gehört. Doch zwei Jahre später sind die humanitären Bemühungen, die von Regierungen und NGOs geleitet werden, weitgehend gescheitert. Ressourcen erreichen die Bedürftigen aufgrund bürokratischer Hürden nicht, und viele Mittel wurden verschwendet. Wie können Bemühungen, die dazu gedacht sind, den Leidenden zu helfen, so katastrophal scheitern? In diesem zeitgemässen und provokanten Buch nutzt Christopher J. Coyne die wirtschaftliche Denkweise, um zu erklären, warum diese und andere humanitäre Bemühungen, die Gutes bewirken sollen, letztendlich nichts bewirken oder sogar Schaden anrichten. Neben Haiti betrachtet Coyne eine Vielzahl von Interventionen. Er erklärt, warum die US-Regierung nach dem Hurrikan Katrina ineffektiv war, warum der internationale humanitäre Druck zur Absetzung von Muammar Gaddafi in Libyen möglicherweise mehr Probleme als Wohlstand verursachen könnte und warum jahrzehntelange Bemühungen, auf Krisen zu reagieren und die Entwicklung weltweit zu fördern, wiederholt gescheitert sind. Anstelle des dominierenden Ansatzes der staatlich geführten humanitären Aktionen bietet dieses Buch eine mutige Alternative, die sich auf die Schaffung eines Umfelds wirtschaftlicher Freiheit konzentriert. Wenn wir bereit sind, mit Hilfe zu experimentieren – Fragen zu stellen, wie wir Entwicklung als einen Prozess gesellschaftlicher Entdeckung fördern können oder wie wir beispielsweise den privaten Sektor einbeziehen könnten – erweitern wir die Palette der Alternativen, um Menschen zu helfen und sie zu ermächtigen, ihre Gemeinschaften zu verbessern. Jeder, der sich um die Linderung menschlichen Leidens kümmert und sich dafür engagiert, sei es kurzfristig oder langfristig, von politischen Entscheidungsträgern und Aktivisten bis hin zu Wissenschaftlern, wird dieses Buch als aufschlussreiche und provokante Neubewertung humanitärer Aktionen empfinden.33,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wo und wie kann man programmieren lernen durch learning by doing?
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Wie kann man sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beibringen?
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