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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. **
Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen. **
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Multivariate Statistik in der Ökologie, Fachbücher von Ilona Leyer, Karsten WescheIm Labyrinth der Daten. Ilona Leyer und Karsten Wesche führen in diesem Lehrbuch in die multivariaten Verfahren in der Ökologie ein. Das Lehrbuch wendet sich an all jene, die im Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in Diplom-, Doktor- und Forschungsarbeiten. Behandelt werden neben den relevanten statistischen Grundlagen die in der Ökologie verbreiteten Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Dabei werden die Methoden anschaulich anhand von Beispieldatensätzen unter weitgehender Vermeidung von Formeln erläutert. Das Buch bietet daher einen idealen Einstieg in das weite Feld der multivariaten Statistik in der Ökologie, um darauf aufbauend eigene Daten sinnvoll auszuwerten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Blended Learning in der Ausbildung von Deutschlehrenden: Modelle, Methoden, AufgabenBlended Learning in der Ausbildung von Deutschlehrenden: Modelle, Methoden, Aufgaben , In vielen Aus- und Weiterbildungskontexten werden seit geraumer Zeit Blended-Learning-Konzepte umgesetzt, zum Teil sind sie hochschuldidaktischer Alltag. Darüber liegen inzwischen wichtige empirische Untersuchungen und zahlreiche Erfahrungsberichte vor. Durch die pandemiebedingten Kontaktbeschränkungen etablierten sich Distanzlernangebote weltweit, was auch zu einer Ausdifferenzierung der Begrifflichkeiten führte, und die Debatte über möglichst passgenaue Kombinationen verschiedener Lernangebote erlebte einen erneuten Aufschwung. Der vorliegende Sammelband dokumentiert und reflektiert die Erfahrungen bei der Entwicklung und Umsetzung eines universitären Blended-Learning-Angebots für ägyptische Deutschlehrkräfte. Das Angebot wurde im Rahmen der Kooperation zwischen der Ain-Shams-Universität Kairo und dem Herder-Institut der Universität Leipzig entwickelt und implementiert. Es werden die zugrunde liegende (forschungsbezogene) Konzeption, die Materialerstellung, Erprobung und Umsetzung fachbezogener Module bei der Entstehung dieses Studienangebots dargelegt und diskutiert. Insbesondere der regionale Kontext spielte bei der Reflexion über Chancen und Herausforderungen der entwickelten Aufgabenformate eine wichtige Rolle. Die einzelnen Beiträge stellen aber auch den Bezug zur internationalen Fachdebatte im Bereich der Hochschuldidaktik her. Sie reflektieren dabei die Entwicklungsprozesse und Einsatzmöglichkeiten von Blended-Learning-Formaten über einen längeren Zeitraum und beziehen sie auf neuere mediendidaktische und fachliche Entwicklungen. , Kühlwasserschläuche & Schellen > Kühlung , Erscheinungsjahr: 20240701, Titel der Reihe: Deutsch als Fremd- und Zweitsprache. Schriften des Herder-Instituts (SHI)#8#, Redaktion: Fandrych, Christian~Rüger, Antje~Schalabi, Iman, Seitenzahl/Blattzahl: 161, Keyword: Aufgabenorientierung; Digitalisierung; Internationalisierung; Lernorganisation; Online-Kurs; Online-Kursräume; Online-Lernen; Präsenz-Lernen; digital; fachintegriertes Lernen; hybrid; kontaktfreies Lehren; kontaktfreies Lernen; mediengestützt; online; sprachintegriertes Lernen, Fachschema: Deutsch als Fremdsprache / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Fremdsprachendidaktik: Lehrmaterial, Begleitmaterial~Fremdsprachenerwerb: spezifische Kompetenzen~Literaturwissenschaft, allgemein, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 237, Breite: 167, Höhe: 13, Gewicht: 320, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,39,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz zwischen Ethik und Statistik, Fachbücher von Udo MilkauIn diesem Buch wird die Technik der künstlichen Intelligenz von ihren Grundlagen her – das heisst Datensammlungen, statistische Werkzeuge und Schätzung für neue Ereignisse – betrachtet und daran die Frage diskutiert, ob Technik ethisch sein kann. Dabei zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen im öffentlichen Diskurs oft behandelten Narrativen, wie künstliche Intelligenz wahrgenommen wird, und den technischen Grundlagen, die ein Verständnis von angewandter Statistik erfordern. Während diese Narrative oft von selbstlernenden, autonomen oder sogar denkenden Systemen ausgehen, führt die Technik aber nur das aus, was Menschen programmiert haben oder Nutzer durch ihre Eingaben abrufen. Wenn Ethik die Frage des richtigen Handelns ist, dann betrifft dies immer die Entwickler, Betreiber und Nutzer solcher technischen Werkzeuge, denn diese sind immer nur Objekte, aber nie Subjekte ethischer Fragen. Dazu bedarf es immer eines Verständnisses der Statistik als Grundlage und eines verantwortlichen Umgangs mit den dabei genutzten Daten.64,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques, Fachbücher von Srikrishnan SundararajanDas Buch "Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques" bietet eine umfassende Einführung in die Datenanalyse und richtet sich an alle, die sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen interessieren. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter multivariate Analysen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, und nutzt dabei die Programmiersprache Python. Die Leser erhalten eine fundierte Einführung in die Programmierung mit Python, gefolgt von einer Übersicht über statistische Techniken wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hypothesentests, Korrelation und Regression sowie verschiedene Klassifikations- und Clustering-Methoden. Darüber hinaus werden allgemeine rechnerische Techniken wie Marktanalysen und soziale Netzwerkanalysen behandelt. Das Buch kombiniert Theorie mit praktischen Anwendungen und enthält über 100 Tutorials, die auf realen Problemen basieren und Daten aus öffentlichen Datensätzen verwenden. Es ist ideal für alle, die ein grundlegendes Verständnis der Datenanalyse entwickeln möchten.64,19 €*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 sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise. **
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Basieren künstliche Intelligenz größtenteils auf Statistik?
Ja, künstliche Intelligenz basiert größtenteils auf statistischen Methoden. Durch das Sammeln und Analysieren großer Datenmengen können Algorithmen Muster und Zusammenhänge erkennen und daraus Vorhersagen und Entscheidungen treffen. Statistik ist daher ein wesentlicher Bestandteil vieler KI-Anwendungen. **
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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. **
Was sind die verschiedenen Anwendungen von Inferenz in den Bereichen Wissenschaft, Statistik, Künstliche Intelligenz und Philosophie?
In der Wissenschaft wird Inferenz verwendet, um Hypothesen auf der Grundlage von Beobachtungen zu testen und Schlussfolgerungen zu ziehen. In der Statistik wird Inferenz verwendet, um aus Stichproben auf die Gesamtheit zu schließen und Unsicherheiten zu quantifizieren. In der Künstlichen Intelligenz wird Inferenz verwendet, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. In der Philosophie wird Inferenz verwendet, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen und Argumente zu analysieren. **
Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Durch Machine Learning können Algorithmen verbessert und optimiert werden, um intelligenter zu werden. Somit trägt Machine Learning maßgeblich zur Weiterentwicklung und Verbesserung von künstlicher Intelligenz bei. **
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Multivariate Statistik, Fachbücher von Joachim Hartung, Bärbel ElpeltDiese umfassende Darstellung multivariater statistischer Methoden ist nicht nur ein Lehrbuch der Statistik im klassischen Sinne, sondern auch ein Handbuch für alle, die mit der Auswertung und Interpretation komplexer Daten konfrontiert sind. Die breite Auswahl an Methoden sowie die Veranschaulichung der Verfahren durch zahlreiche Illustrationen und viele konkret berechnete Beispiele aus verschiedenen Anwendungsbereichen zeichnen dieses Buch als interdisziplinäres Werk für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker in allen experimentell und empirisch arbeitenden Bereichen aus.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Induktive Statistik und multivariate Verfahren, Fachbücher von Thomas CleffDieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der modernen induktiven Datenanalyse ein. Die Inhalte reichen von der klassischen Messfehlertheorie und den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung über die Darstellung unterschiedlicher Wahrscheinlichkeitsverteilungen bis zur Berechnung von Konfidenzintervallen. Zudem wird ein tiefgehender Einblick in parametrische und nicht-parametrische Testverfahren gegeben. Alle Themen werden mit Hilfe von computerbasierten Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet. Die Themengebiete decken so alle wichtigen Aspekte einer Hochschulveranstaltung zur induktiven Statistik ab bzw. gehen in Teilen sogar darüber hinaus. Das Lehrbuch zeigt die effiziente Anwendung statistischer Verfahren auf den Computerprogrammen Excel, SPSS und Stata und schult so die Kompetenz, Ergebnisse selbstständig mit dem Computer berechnen und interpretieren zu können. Hierzu werden online die verwendeten Datensätze zur Verfügung gestellt. Zur Vertiefung sind jedem Kapitel Übungsaufgaben mit Lösungen angefügt, die ein effizientes Selbststudium erleichtern. Eine Formelsammlung und ein Tabellenanhang runden das Lehrbuch ab. Der Inhalt: Einführung, die klassische Messfehlertheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Parameterschätzung, parametrische und nicht-parametrische Testverfahren. Der Autor: Professor Dr. Thomas Cleff lehrt quantitative Methoden der Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule Pforzheim. Neben seiner Forschungsaktivität am Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung in Mannheim lehrt und forscht er als Gastprofessor an einer Vielzahl ausländischer Hochschulen, darunter an der Simon Fraser University Vancouver, an der TEC de Monterrey und an der Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.32,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multivariate Statistik in der Ökologie, Fachbücher von Ilona Leyer, Karsten WescheIm Labyrinth der Daten. Ilona Leyer und Karsten Wesche führen in diesem Lehrbuch in die multivariaten Verfahren in der Ökologie ein. Das Lehrbuch wendet sich an all jene, die im Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in Diplom-, Doktor- und Forschungsarbeiten. Behandelt werden neben den relevanten statistischen Grundlagen die in der Ökologie verbreiteten Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Dabei werden die Methoden anschaulich anhand von Beispieldatensätzen unter weitgehender Vermeidung von Formeln erläutert. Das Buch bietet daher einen idealen Einstieg in das weite Feld der multivariaten Statistik in der Ökologie, um darauf aufbauend eigene Daten sinnvoll auszuwerten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Blended Learning in der Ausbildung von Deutschlehrenden: Modelle, Methoden, AufgabenBlended Learning in der Ausbildung von Deutschlehrenden: Modelle, Methoden, Aufgaben , In vielen Aus- und Weiterbildungskontexten werden seit geraumer Zeit Blended-Learning-Konzepte umgesetzt, zum Teil sind sie hochschuldidaktischer Alltag. Darüber liegen inzwischen wichtige empirische Untersuchungen und zahlreiche Erfahrungsberichte vor. Durch die pandemiebedingten Kontaktbeschränkungen etablierten sich Distanzlernangebote weltweit, was auch zu einer Ausdifferenzierung der Begrifflichkeiten führte, und die Debatte über möglichst passgenaue Kombinationen verschiedener Lernangebote erlebte einen erneuten Aufschwung. Der vorliegende Sammelband dokumentiert und reflektiert die Erfahrungen bei der Entwicklung und Umsetzung eines universitären Blended-Learning-Angebots für ägyptische Deutschlehrkräfte. Das Angebot wurde im Rahmen der Kooperation zwischen der Ain-Shams-Universität Kairo und dem Herder-Institut der Universität Leipzig entwickelt und implementiert. Es werden die zugrunde liegende (forschungsbezogene) Konzeption, die Materialerstellung, Erprobung und Umsetzung fachbezogener Module bei der Entstehung dieses Studienangebots dargelegt und diskutiert. Insbesondere der regionale Kontext spielte bei der Reflexion über Chancen und Herausforderungen der entwickelten Aufgabenformate eine wichtige Rolle. Die einzelnen Beiträge stellen aber auch den Bezug zur internationalen Fachdebatte im Bereich der Hochschuldidaktik her. Sie reflektieren dabei die Entwicklungsprozesse und Einsatzmöglichkeiten von Blended-Learning-Formaten über einen längeren Zeitraum und beziehen sie auf neuere mediendidaktische und fachliche Entwicklungen. , Kühlwasserschläuche & Schellen > Kühlung , Erscheinungsjahr: 20240701, Titel der Reihe: Deutsch als Fremd- und Zweitsprache. Schriften des Herder-Instituts (SHI)#8#, Redaktion: Fandrych, Christian~Rüger, Antje~Schalabi, Iman, Seitenzahl/Blattzahl: 161, Keyword: Aufgabenorientierung; Digitalisierung; Internationalisierung; Lernorganisation; Online-Kurs; Online-Kursräume; Online-Lernen; Präsenz-Lernen; digital; fachintegriertes Lernen; hybrid; kontaktfreies Lehren; kontaktfreies Lernen; mediengestützt; online; sprachintegriertes Lernen, Fachschema: Deutsch als Fremdsprache / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Fremdsprachendidaktik: Lehrmaterial, Begleitmaterial~Fremdsprachenerwerb: spezifische Kompetenzen~Literaturwissenschaft, allgemein, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 237, Breite: 167, Höhe: 13, Gewicht: 320, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,39,80 €*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 sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen. **
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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 sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise. **
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Künstliche Intelligenz zwischen Ethik und Statistik, Fachbücher von Udo MilkauIn diesem Buch wird die Technik der künstlichen Intelligenz von ihren Grundlagen her – das heisst Datensammlungen, statistische Werkzeuge und Schätzung für neue Ereignisse – betrachtet und daran die Frage diskutiert, ob Technik ethisch sein kann. Dabei zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen im öffentlichen Diskurs oft behandelten Narrativen, wie künstliche Intelligenz wahrgenommen wird, und den technischen Grundlagen, die ein Verständnis von angewandter Statistik erfordern. Während diese Narrative oft von selbstlernenden, autonomen oder sogar denkenden Systemen ausgehen, führt die Technik aber nur das aus, was Menschen programmiert haben oder Nutzer durch ihre Eingaben abrufen. Wenn Ethik die Frage des richtigen Handelns ist, dann betrifft dies immer die Entwickler, Betreiber und Nutzer solcher technischen Werkzeuge, denn diese sind immer nur Objekte, aber nie Subjekte ethischer Fragen. Dazu bedarf es immer eines Verständnisses der Statistik als Grundlage und eines verantwortlichen Umgangs mit den dabei genutzten Daten.64,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques, Fachbücher von Srikrishnan SundararajanDas Buch "Multivariate Analysis and Machine Learning Techniques" bietet eine umfassende Einführung in die Datenanalyse und richtet sich an alle, die sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen interessieren. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter multivariate Analysen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, und nutzt dabei die Programmiersprache Python. Die Leser erhalten eine fundierte Einführung in die Programmierung mit Python, gefolgt von einer Übersicht über statistische Techniken wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hypothesentests, Korrelation und Regression sowie verschiedene Klassifikations- und Clustering-Methoden. Darüber hinaus werden allgemeine rechnerische Techniken wie Marktanalysen und soziale Netzwerkanalysen behandelt. Das Buch kombiniert Theorie mit praktischen Anwendungen und enthält über 100 Tutorials, die auf realen Problemen basieren und Daten aus öffentlichen Datensätzen verwenden. Es ist ideal für alle, die ein grundlegendes Verständnis der Datenanalyse entwickeln möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenanalyse und Statistik, Fachbücher von Udo Bankhofer, Jürgen VogelUmfassende statistische Auswertungen werden heute ausnahmslos mithilfe von entsprechender Software durchgeführt. Dennoch muss der Anwender entscheiden, welche Methode zur Auswertung der Daten geeignet ist, welche Prämissen zu beachten sind und wie die Analyseergebnisse zu bewerten und zu interpretieren sind. In "Datenanalyse und Statistik" setzen Udo Bankhofer und Jürgen Vogel dazu vier grundlegende inhaltliche Schwerpunkte: deskriptive Statistik, induktive Statistik, Methoden der Datenanalyse und neuere Ansätze des Data Mining. Bei der Darstellung der Methoden werden Voraussetzungen, das Anwendungsspektrum und die Ergebnisinterpretationen ausreichend berücksichtigt. Zahlreiche ausführliche Beispiele unterstützen den Leser bei der Vertiefung in die Grundlagen der Datenanalyse und Statistik. Das Buch wendet sich an Dozenten und Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher sowie verwandter Disziplinen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse, Fachbücher von Thomas CleffDieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der deskriptiven Statistik ein und deckt alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstaltung zum Thema ab. Es behandelt die Basismethoden der uni- und bivariaten Verfahren, die mit Hilfe computerbasierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet werden. Studierende gewinnen die Kompetenz, deskriptive Verfahren effizient in den Computerprogrammen Excel, SPSS und STATA anzuwenden, selbstständig Ergebnisse zu berechnen und vor allem zu interpretieren. Zugunsten eines intuitiven Ansatzes verzichtet das Buch dabei weitgehend auf mathematische Darstellungen und Herleitungen. Die vorliegende zweite Auflage wurde an die aktuellen Software-Updates angepasst und um ein neues Kapitel zur Indexrechnung ergänzt. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen unterstützen eine gezielte Prüfungsvorbereitung.54,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Basieren künstliche Intelligenz größtenteils auf Statistik?
Ja, künstliche Intelligenz basiert größtenteils auf statistischen Methoden. Durch das Sammeln und Analysieren großer Datenmengen können Algorithmen Muster und Zusammenhänge erkennen und daraus Vorhersagen und Entscheidungen treffen. Statistik ist daher ein wesentlicher Bestandteil vieler KI-Anwendungen. **
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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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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Inferenz in den Bereichen Wissenschaft, Statistik, Künstliche Intelligenz und Philosophie?
In der Wissenschaft wird Inferenz verwendet, um Hypothesen auf der Grundlage von Beobachtungen zu testen und Schlussfolgerungen zu ziehen. In der Statistik wird Inferenz verwendet, um aus Stichproben auf die Gesamtheit zu schließen und Unsicherheiten zu quantifizieren. In der Künstlichen Intelligenz wird Inferenz verwendet, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. In der Philosophie wird Inferenz verwendet, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen und Argumente zu analysieren. **
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Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Durch Machine Learning können Algorithmen verbessert und optimiert werden, um intelligenter zu werden. Somit trägt Machine Learning maßgeblich zur Weiterentwicklung und Verbesserung von künstlicher Intelligenz bei. **
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