Produkt zum Begriff Maschinelles Lernen:
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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
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Medizinische Versorgungszentren
Medizinische Versorgungszentren , Der BBMV vertritt überregionale Betreiber Medizinischer Versorgungszentren der haus- und fachärztlichen Versorgung in Deutschland. Er ist Interessenvertretung der Medizinischen Versorgungszentren, der dort beschäftigten ärztlichen und nicht-ärztlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, sowie der Unternehmensgruppen, die die Medizinischen Versorgungszentren mit Unterstützung privater Kapitalpartner betreiben. Struktur, Organisation, Ziele wie auch die Besonderheiten und Vorteile von MVZ-Gruppen sind in der Öffentlichkeit kaum bekannt. Das gilt auch für die hohe Ergebnisqualität, die aufgrund der gemeinschaftlichen Qualitätsstandards, des optimalen Wirtschaftens und der Investitionen in qualifiziertes Personal und moderne Medizingeräte erzielt werden können. In diesem Fachbuch kommen Expertinnen und Experten aus unterschiedlichen Bereichen des Gesundheitssystems zu Wort. Neben Basiswissen zu den Entwicklungen, den Handlungsfeldern und den Herausforderungen in der ambulanten Gesundheitsversorgung sowie Beiträge zu rechtlichen und politischen Rahmenbedingungen für MVZ, wird auch der Finanzierungsbedarf in der ambulanten Versorgung durch private Kapitalpartner beleuchtet. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Redaktion: Knüppel, Dirk~Neubauer, Günter~Stauch-Eckmann, Sibylle, Abbildungen: 70 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Keyword: Qualität; MVZ; Medizinisches Versorgungszentrum; MVZ-Gruppen; ambulante Gesundheitsversorgung; BBMV, Fachschema: Medizin / Allgemeines, Einführung, Lexikon, Warengruppe: HC/Medizin/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Medizin, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIV, Seitenanzahl: 215, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: MWV Medizinisch Wiss. Ver, Verlag: MWV Medizinisch Wiss. Ver, Länge: 235, Breite: 164, Höhe: 17, Gewicht: 642, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Relevanz: 0002, Tendenz: -1,
Preis: 59.95 € | Versand*: 0 € -
Medizinische Pediküre
Entfernung von Hühneraugen, Warzen, Hoenhaut mit Skalpell und Eingewachsene Nägel
Preis: 35.00 € | Versand*: 0.00 € -
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 €
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Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die medizinische Diagnose und Behandlung zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann große Mengen von medizinischen Daten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die Ärzten bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten helfen können. Durch den Einsatz von Algorithmen können medizinische Entscheidungen schneller und genauer getroffen werden, was letztendlich zu einer verbesserten Patientenversorgung führt. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen auch dabei helfen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Merkmalen eines Patienten basieren.
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Wie kann man medizinische Fachbegriffe lernen?
Um medizinische Fachbegriffe zu lernen, ist es hilfreich, ein grundlegendes Verständnis der medizinischen Terminologie zu entwickeln. Dies kann durch das Studium von medizinischen Lehrbüchern, das Hören von medizinischen Vorträgen oder das Anschauen von medizinischen Videos erreicht werden. Es ist auch wichtig, die Begriffe regelmäßig zu wiederholen und in der Praxis anzuwenden, um das Verständnis zu festigen.
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Welche Rolle spielt medizinische Fachliteratur bei der Fortbildung von Medizinstudierenden und Fachärzten?
Medizinische Fachliteratur spielt eine entscheidende Rolle bei der Fortbildung von Medizinstudierenden und Fachärzten, da sie aktuelle Forschungsergebnisse, Diagnose- und Behandlungsmethoden sowie medizinisches Wissen vermittelt. Sie ermöglicht es den Studierenden und Fachärzten, ihr Wissen zu vertiefen, auf dem neuesten Stand zu bleiben und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Durch regelmäßiges Lesen und Studieren von Fachliteratur können sie ihre medizinische Kompetenz erweitern und eine evidenzbasierte Praxis umsetzen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von selbstfahrenden Autos in der Automobilindustrie und die medizinische Diagnose in der Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen ermöglicht selbstfahrenden Autos, komplexe Verkehrssituationen zu analysieren und angemessen zu reagieren, was die Entwicklung sicherer und effizienter autonomer Fahrzeuge vorantreibt. In der Gesundheitsbranche ermöglicht maschinelles Lernen eine präzisere und schnellere medizinische Diagnose, indem es große Mengen von Patientendaten analysiert und Muster erkennt, die Ärzten bei der Diagnosestellung helfen. Durch die Integration von maschinellem Lernen in diese Branchen wird die Effizienz gesteigert, die Sicherheit erhöht und die Genauigkeit verbessert.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Lernen:
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Hametum medizinische Hautpflege
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in der Automobilindustrie und die medizinische Diagnose in der Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, mithilfe von Sensoren und Algorithmen ihre Umgebung zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, was die Entwicklung von sichereren und effizienteren autonomen Fahrzeugen vorantreibt. In der Gesundheitsbranche ermöglicht maschinelles Lernen die Analyse großer Mengen von medizinischen Daten, um präzisere Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, was die medizinische Versorgung verbessert und die Genauigkeit von Diagnosen erhöht. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von maschinellem Lernen werden autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen immer präziser und zuverlässiger, was zu einer sichereren und effektiveren Nutzung in der Automobilindustrie und
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in der Automobilindustrie und die medizinische Diagnose in der Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, mithilfe von Sensoren und Algorithmen ihre Umgebung zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, was die Entwicklung sicherer und effizienter macht. In der Gesundheitsbranche kann maschinelles Lernen dazu beitragen, medizinische Diagnosen zu verbessern, indem es große Mengen an Patientendaten analysiert und Muster erkennt, die Ärzten bei der Diagnosestellung unterstützen. Durch die Integration von maschinellem Lernen in autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosesysteme können Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessert werden, was letztendlich zu einer positiven Entwicklung in beiden Branchen führt. Allerdings müssen auch ethische und rechtliche Aspekte berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Technologie ver
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von selbstfahrenden Autos in der Automobilindustrie und die medizinische Diagnose in der Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen ermöglicht selbstfahrenden Autos, komplexe Verkehrssituationen zu analysieren und entsprechend zu reagieren, was die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht. In der Gesundheitsbranche kann maschinelles Lernen dazu beitragen, medizinische Diagnosen schneller und genauer zu stellen, indem es große Mengen von Patientendaten analysiert und Muster erkennt. Durch die Integration von maschinellem Lernen in die Automobilindustrie und die Gesundheitsbranche können Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessert werden, was letztendlich zu einer besseren Leistung und Versorgung führt. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von maschinellem Lernen wird voraussichtlich zu noch fortschrittlicheren selbstfahrenden Autos und präziseren medizin
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in der Automobilindustrie und die medizinische Diagnose in der Gesundheitsbranche?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, mithilfe von Sensoren und Algorithmen ihre Umgebung zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um sicher zu navigieren. In der Gesundheitsbranche kann maschinelles Lernen dazu beitragen, medizinische Diagnosen zu verbessern, indem es große Mengen von Patientendaten analysiert und Muster erkennt, die für menschliche Ärzte schwer zu erkennen sind. Durch die Integration von maschinellem Lernen in autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosesysteme können Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessert werden, was letztendlich zu einer besseren Leistung und einem höheren Standard in beiden Branchen führt.
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