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Produkt zum Begriff Maschinelles:
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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
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 € -
PETKIT Tierfell Staubsauger-Set
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Preis: 141.09 € | Versand*: 6.90 €
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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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Welche Pelztiere werden am häufigsten für die Pelzindustrie gezüchtet und getötet?
Füchse, Nerze und Chinchillas werden am häufigsten für die Pelzindustrie gezüchtet und getötet. Die Tiere werden unter grausamen Bedingungen gehalten und oft lebend gehäutet. Der Pelzhandel ist ethisch fragwürdig und umstritten.
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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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Wie wird Pelzverarbeitung traditionell durchgeführt und welche modernen Technologien und Methoden werden heute verwendet, um Pelzprodukte herzustellen?
Traditionell wird Pelzverarbeitung durch Gerben, Färben und Nähen von Tierfellen durchgeführt. Heutzutage werden moderne Technologien wie maschinelle Gerb- und Färbeprozesse sowie computergesteuerte Schneidemaschinen verwendet, um Pelzprodukte herzustellen. Zudem werden auch alternative Materialien wie Kunstpelz verwendet, um Pelzprodukte herzustellen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Petkit Tierfell Staubsauger-Set
Petkit Tierhaar Scher- und Pflegemaschine – Modell LM4 Produktbeschreibung Die Petkit Tierhaar Scher- und Pflegemaschine LM4 ist die ideale Lösung für die Fellpflege zu Hause. Entwickelt für Hunde und Katzen ab 6 Monaten, vereint dieses Gerät effizientes Schneiden und Saugen in einem kompakten, benutzerfreundlichen System. Mit einem leistungsstarken Motor, großzügigem Staubbehälter und einem angenehmen Betriebsgeräusch ermöglicht es eine professionelle Fellpflege, ohne Ihr Tier zu stressen. Perfekt geeignet für Tierhalter, die Wert auf gepflegtes Fell und eine saubere Umgebung legen. Hauptmerkmale Leistungsstark & effektiv: 300 W Motor sorgt für gründliches Schneiden und Saugen von Tierhaaren Großer Staubbehälter: 1,4 Liter Kapazität – für längere Pflegesitzungen ohne häufiges Entleeren Tierfreundlich: Entwickelt für Hunde und Katzen ab 6 Monaten, mit maximal 75 dB für eine stressfreie Pflege Kompaktes Design: Ergonomisch geformt, leicht zu handhaben und platzsparend zu verstauen Hochwertiges Material: Aus robustem ABS für Langlebigkeit und einfache Reinigung Technische Details Material: ABS Maße: 30,9 x 22 x 14 cm Gewicht: 2,96 kg Spannung: 220–240 V Frequenz: 50 Hz Leistung: 300 W Staubbehältervolumen: 1,4 Liter Lautstärke: Maximal 75 dB Besondere Vorteile Mit der Petkit LM4 Scher- und Pflegemaschine sparen Sie sich den Weg zum Tierfriseur und genießen eine saubere, bequeme Fellpflege zu Hause. Dank des starken Saugmechanismus bleibt Ihre Umgebung frei von Haaren, während Ihr Haustier in aller Ruhe gepflegt wird. Ideal für alle, die auf Qualität, Effizienz und Komfort setzen.
Preis: 134.00 € | Versand*: 0.00 € -
Petkit Tierfell Bürste *neue Edition*
Petkit Fellbürste 2 – Sanfte & Effektive Fellpflege für Hunde und Katzen Produktbeschreibung Die Petkit Fellbürste 2 ist das ideale Pflegewerkzeug für Tierhalter, die ihren Hunden oder Katzen eine sanfte, aber gründliche Fellpflege bieten möchten. Die speziell entwickelten, hautfreundlichen Borsten entfernen lose Haare, Verfilzungen und Schmutz zuverlässig, ohne die empfindliche Haut zu reizen. Gleichzeitig wird die Blutzirkulation angeregt, was zu einem gesünderen, glänzenden Fell beiträgt. Perfekt für die tägliche oder wöchentliche Pflege – für zufriedene Tiere und weniger Haare im Haushalt. Hauptmerkmale Sanfte Fellpflege: Entfernt lose Haare, Schmutz und Knoten, ohne die Haut zu verletzen Für Hunde & Katzen: Universell geeignet für verschiedene Felltypen Hautfreundliche Borsten: Aus rostfreiem Stahl, um sanft durch das Fell zu gleiten Ergonomisches Design: Rutschfester Griff aus robustem ABS und Polyethylen hoher Dichte für komfortable Handhabung Fördert die Gesundheit: Entwirrt das Fell und regt gleichzeitig die Blutzirkulation der Haut an Technische Details Material: Rostfreier Stahl, Acrylnitril-Butadien-Styrol (ABS), Polyethylen hoher Dichte Maße: 20 x 7,9 x 6,7 cm Gewicht: 160 g Besondere Vorteile Die Petkit Fellbürste 2 macht die Fellpflege zu Hause einfacher, angenehmer und effektiver . Sie hilft nicht nur, die Haarmenge im Haushalt zu reduzieren, sondern sorgt auch für ein besseres Haut- und Fellgefühl bei Ihrem Haustier. Ideal für Tierbesitzer, die Wert auf Qualität und Wohlbefinden legen.
Preis: 18.90 € | Versand*: 0.00 € -
Kadima Design Ziegenfell-Sitzhocker, Moderner Landhausstil, Haarleder - Komfortabel & Stilvoll. Braun, Material: Tierfell, 40x30x47 cm
Technische Details: Abmessungen: Höhe: 47 cm Breite: 40 cm Tiefe: 30 cm Größe: 40 x 30 x 47 cm Sitzhöhe: 47 cm Sitzhöhe maximal: 47 cm Sitzbreite: 30 cm Sitztiefe: 40 cm Materialien: Sitzmaterial: Haarleder Material Gestell: Massivholz Mango Materialhinweis: Sitzfläche: 100 % Haarleder. Beine: Massivholz Mango Materialzusammensetzung: 100% Leder Holzart: Mango Farben: Sitzfarbe: Beige, Braun Farbe Gestell: Braun Technische Spezifikationen: Belastbarkeit: 120 kg Gewicht: 7 kg Produktdetails und Ausstattung: Gestellart: 4 Fuß Gestell Design und Wohnraum: Style: Retro Wohnraum: Wohnzimmer, Flur, Diele Lieferdetails und Montage: Lieferzustand: Montiert Artikelnummer: BARWL5.109
Preis: 164.95 € | Versand*: 0.00 €
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Wie wird Pelzverarbeitung traditionell durchgeführt und welche modernen Technologien werden heute in der Pelzindustrie eingesetzt?
Traditionell wird Pelzverarbeitung durch Gerben, Färben und Nähen von Tierfellen durchgeführt. Moderne Technologien wie maschinelles Gerben, digitale Mustererstellung und 3D-Druck werden heute in der Pelzindustrie eingesetzt, um den Prozess effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Einige Unternehmen verwenden auch alternative Materialien wie Kunstpelz, um den Einsatz von echtem Pelz zu reduzieren.
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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 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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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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