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Produkt zum Begriff Machine Learning:


  • Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + Kit
    Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + Kit

    The Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.

    Preis: 66.38 € | Versand*: 0.00 €
  • Cambridge UP, Fachbücher, Machine Learning Fundamentals (Englisch, Hui Jiang, 2022)
    Cambridge UP, Fachbücher, Machine Learning Fundamentals (Englisch, Hui Jiang, 2022)

    This lucid and coherent introduction to supervised machine learning presents core concepts in a concise, logical and easy-to-follow way for readers with some mathematical preparation but no prior exposure to machine learning. Coverage includes widely used traditional methods plus recently popular deep learning methods.

    Preis: 66.63 € | Versand*: 0.00 €
  • Springer, Fachbücher, Pattern Recognition and Machine Learning (Englisch, Christopher M. Bishop, 2016)
    Springer, Fachbücher, Pattern Recognition and Machine Learning (Englisch, Christopher M. Bishop, 2016)

    This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

    Preis: 82.10 € | Versand*: 0.00 €
  • Springer, Fachbücher, Pattern Recognition and Machine Learning (Englisch, Christopher M. Bishop, 2006)
    Springer, Fachbücher, Pattern Recognition and Machine Learning (Englisch, Christopher M. Bishop, 2006)

    The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic techniques. The practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced by the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation, while new models based on kernels have had a significant impact on both algorithms and applications.This completely new textbook reflects these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first-y.

    Preis: 86.98 € | Versand*: 0.00 €
  • Was sind die unterschiedlichen Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?

    Machine Learning wird in der Bilderkennung eingesetzt, um Objekte auf Fotos zu identifizieren. In der Medizin wird es genutzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Im Bereich des Online-Marketings wird Machine Learning verwendet, um personalisierte Werbung zu schalten.

  • Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung neuer Technologien in verschiedenen Branchen?

    Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Medizinbranche kann Machine Learning dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Automobilindustrie wird Machine Learning genutzt, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln und die Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern.

  • Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologieindustrie?

    Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der Technologieindustrie sind personalisierte Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und -prävention sowie Bild- und Spracherkennung. Machine Learning wird auch für die Optimierung von Suchmaschinen, automatisierte Entscheidungsfindung und Prognoseanalysen eingesetzt. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, medizinischen Diagnosesystemen und der Verbesserung von Kundeninteraktionen.

  • 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.

Ähnliche Suchbegriffe für Machine Learning:


  • Cambridge UP, Fachbücher, Machine Learning with Neural Networks (Englisch, Bernhard Mehlig, 2022)
    Cambridge UP, Fachbücher, Machine Learning with Neural Networks (Englisch, Bernhard Mehlig, 2022)

    Modern introduction to machine learning with neural networks. Key principles of the topic are described alongside cutting-edge applications.

    Preis: 51.62 € | Versand*: 0.00 €
  • Crc Press, Fachbücher, Transformers for Machine Learning (Englisch, Uday Kamath, Kenneth Graham, Wael Emara, 2022)
    Crc Press, Fachbücher, Transformers for Machine Learning (Englisch, Uday Kamath, Kenneth Graham, Wael Emara, 2022)

    Transformers for Machine Learning: A Deep Dive.

    Preis: 67.76 € | Versand*: 0.00 €
  • O'Reilly, Fachbücher, Hands–On Machine Learning with Scikit–Learn, Keras, and TensorFlow 3e (Englisch, Aurélien Géron, 2022)
    O'Reilly, Fachbücher, Hands–On Machine Learning with Scikit–Learn, Keras, and TensorFlow 3e (Englisch, Aurélien Géron, 2022)

    Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This bestselling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python frameworks (Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) to help you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. With this updated third edition, author Aurélien Géron explores a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. Numerous code examples and exercises throughout the book help you apply what you've learned. Programming experience is all you need to get started. - Use Scikit-learn to track an example ML project end to end - Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods - Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection - Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers - Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning.

    Preis: 83.94 € | Versand*: 0.00 €
  • Cambridge UP, Fachbücher, Mathematics for Machine Learning (Englisch, A. Aldo Faisal, Marc Peter Deisenroth, Cheng Soon Ong, 2020)
    Cambridge UP, Fachbücher, Mathematics for Machine Learning (Englisch, A. Aldo Faisal, Marc Peter Deisenroth, Cheng Soon Ong, 2020)

    ISBN Mathematics For Machine Learning. Genre: Bildend, Bucheinband-Typ: Taschenbuch, Unterstützte Sprachen: Englisch. Breite: 253 mm, Höhe: 177 mm.

    Preis: 53.10 € | Versand*: 0.00 €
  • Welche Methoden zur Dimensionalitätsreduktion eignen sich besonders gut zur Optimierung von Machine-Learning-Algorithmen?

    Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine beliebte Methode zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten, indem sie die Varianz maximiert und irrelevante Informationen eliminiert. Eine weitere effektive Methode ist die t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), die komplexe Datenstrukturen in einem niedrigdimensionalen Raum visualisiert. Feature Selection-Techniken wie Recursive Feature Elimination (RFE) können auch verwendet werden, um die relevantesten Merkmale für die Modellierung auszuwählen.

  • Was sind die grundlegenden Prinzipien des Machine Learning und wie können sie in verschiedenen Branchen angewendet werden?

    Die grundlegenden Prinzipien des Machine Learning beinhalten das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen, das Trainieren von Modellen durch Algorithmen und das kontinuierliche Lernen und Anpassen dieser Modelle. Diese Prinzipien können in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel angewendet werden, um Prognosen zu treffen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu automatisieren. Durch den Einsatz von Machine Learning können Unternehmen effizienter arbeiten, Kosten senken und innovative Lösungen entwickeln.

  • Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen? Können Maschinen wirklich eigenständig lernen und Entscheidungen treffen?

    Machine Learning ermöglicht es, KI-Technologien in verschiedenen Branchen effizienter und präziser einzusetzen, da sie Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen erkennen können. Maschinen können durch Machine Learning tatsächlich eigenständig lernen, jedoch basiert ihre Entscheidungsfindung auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden, und nicht auf menschenähnlichem Verständnis oder Intuition. Letztendlich hängt die Fähigkeit von Maschinen, eigenständig zu lernen und Entscheidungen zu treffen, von der Qualität der Daten, des Trainings und der Algorithmen ab.

  • Wie können Machine Learning Algorithmen effektiv eingesetzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren?

    Machine Learning Algorithmen können effektiv eingesetzt werden, um große Datenmengen zu analysieren, indem sie Muster oder Trends automatisch erkennen. Durch das Training mit historischen Daten können die Algorithmen lernen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Die Identifizierung von Mustern und Trends ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

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