標(biāo)題: Titlebook: Das Zeitalter der Daten; Was Sie über Grundla Holger Aust Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Spri [打印本頁] 作者: 一再 時間: 2025-3-21 18:43
書目名稱Das Zeitalter der Daten影響因子(影響力)
書目名稱Das Zeitalter der Daten影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Das Zeitalter der Daten網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Das Zeitalter der Daten網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Das Zeitalter der Daten被引頻次
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書目名稱Das Zeitalter der Daten年度引用
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書目名稱Das Zeitalter der Daten讀者反饋
書目名稱Das Zeitalter der Daten讀者反饋學(xué)科排名
作者: 持續(xù) 時間: 2025-3-21 21:02
Abschluss, des Data Scientisten in Spezialisierungen auf. Der Machine Learning Engineer ist vielleicht die vielversprechenste Spezialisierung, denn Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren viele bahnbrechende Fortschritte erzielt und wird in immer mehr Bereichen eingesetzt.作者: Ornithologist 時間: 2025-3-22 02:11 作者: Misgiving 時間: 2025-3-22 06:41
Can Institutions Have Responsibilities?nachrangig behandelt. Dabei steckt das Potential im Erkenntnisgewinn, welcher aus der Datenanalyse gewonnen werden kann. Gleichzeitig erm?glichen die Datenalgorithmen neue Produkte oder Dienstleistungen, die für uns schnell allt?glich werden.作者: PUT 時間: 2025-3-22 12:28 作者: 蟄伏 時間: 2025-3-22 16:10
https://doi.org/10.1057/9781403938466ndes Lernen schlie?lich kommt bei Agenten zum Einsatz, die sich in einem Trainingsumfeld bewegen und Feedback bekommen. Besonders nützlich ist die übertragung von Gelerntem, das Transfer Learning, damit ein Algorithmus nicht von vorne anfangen muss.作者: 蟄伏 時間: 2025-3-22 17:52 作者: calamity 時間: 2025-3-22 23:57
Can Institutions Have Responsibilities?Ergebnisse mittels sch?ner Grafiken dürfen nicht vernachl?ssigt werden, schlie?lich soll die Analyse ein Publikum finden. Das Produktivsetzen wartet mit ganz eigenen Herausforderungen, die ebenfalls vom Data Scientist gemeistert werden müssen.作者: 高爾夫 時間: 2025-3-23 04:49
https://doi.org/10.1007/978-3-662-11285-4power ben?tigt. Letztere liefern Grafikprozessoren, die ursprünglich für 3D-Spiele entwickelt wurden. Und schlie?lich gibt es mittlerweile viele Varianten der neuronalen Netze, die jeweils für verschiedene Anwendungen geeignet sind.作者: considerable 時間: 2025-3-23 05:35 作者: 搖曳的微光 時間: 2025-3-23 12:03
Data Science: Die Kunst mit Daten umzugehen,nachrangig behandelt. Dabei steckt das Potential im Erkenntnisgewinn, welcher aus der Datenanalyse gewonnen werden kann. Gleichzeitig erm?glichen die Datenalgorithmen neue Produkte oder Dienstleistungen, die für uns schnell allt?glich werden.作者: 追蹤 時間: 2025-3-23 15:43
KI: Hype oder Technologie der Zukunft?,inter oder ist es diesmal anders? Es lohnt sich zu differenzieren. Man unterscheidet daher zwischen starker KI, welche allgemeine F?higkeiten wie Kommunikation mit Menschen bezeichnet, und schwacher KI, welche auf spezielle Aufgaben wie Schach oder Objekterkennung auf Bildern zugeschnitten ist.作者: obviate 時間: 2025-3-23 19:53
Wie lernt eine Maschine?,ndes Lernen schlie?lich kommt bei Agenten zum Einsatz, die sich in einem Trainingsumfeld bewegen und Feedback bekommen. Besonders nützlich ist die übertragung von Gelerntem, das Transfer Learning, damit ein Algorithmus nicht von vorne anfangen muss.作者: 文藝 時間: 2025-3-24 00:51 作者: 權(quán)宜之計 時間: 2025-3-24 03:40
Typische Aufgaben eines Data Scientists,Ergebnisse mittels sch?ner Grafiken dürfen nicht vernachl?ssigt werden, schlie?lich soll die Analyse ein Publikum finden. Das Produktivsetzen wartet mit ganz eigenen Herausforderungen, die ebenfalls vom Data Scientist gemeistert werden müssen.作者: Criteria 時間: 2025-3-24 06:37
,Das Gehirn kopieren??– Künstliche neuronale Netze,power ben?tigt. Letztere liefern Grafikprozessoren, die ursprünglich für 3D-Spiele entwickelt wurden. Und schlie?lich gibt es mittlerweile viele Varianten der neuronalen Netze, die jeweils für verschiedene Anwendungen geeignet sind.作者: corn732 時間: 2025-3-24 14:09
Data Science in der Praxis,lich Millionen Kontenbewegungen, um Betrüger zu erkennen. An der B?rse haben Computer den Broker schon vor einiger Zeit abgel?st. Dieses Kapitel erkl?rt die Funktionsweise der dahinter steckenden allgegenw?rtigen Algorithmen.作者: CREST 時間: 2025-3-24 18:16
Book 2021werden. So entstehen Datenberge, die in atemberaubendem Tempo wachsen – für 2020 geht man von 40 Billionen Gigabytes aus. Aber was passiert dann mit diesen Daten? Wie werden sie ausgewertet? Und wer macht das?..Holger Aust nimmt Sie mit auf einen unterhaltsamen Ausflug in die wunderbare Welt der Dat作者: 險代理人 時間: 2025-3-24 21:06 作者: admission 時間: 2025-3-25 02:12
KI: Hype oder Technologie der Zukunft?,wa ein gutes Schachprogramm Intelligenz, gilt doch das k?nigliche Spiel Schach als komplex. Künstliche Intelligenz ist aktuell ein Modewort, das inflation?r verwendet wird und an das gro?e Hoffnungen und Versprechungen geknüpft werden. Gleichzeitig wurden in letzter Zeit beachtliche Dieser Hype ist 作者: magenta 時間: 2025-3-25 04:51
Wie lernt eine Maschine?, unterteilt das maschinellen Lernens in drei Arten: überwachtes, unüberwachtes und best?rkendes Lernen. Diese unterscheiden sich ganz erheblich, sowohl was die Voraussetzungen an die Trainingsdaten betrifft als auch in den Anwendungsm?glichkeiten. Algorithmen des überwachten Lernens ben?tigt einen T作者: 王得到 時間: 2025-3-25 10:29 作者: Water-Brash 時間: 2025-3-25 12:56 作者: reaching 時間: 2025-3-25 18:22
,Das Gehirn kopieren??– Künstliche neuronale Netze,d in unserem Alltag angekommen. Zu nennen sind insbesondere die Verarbeitung menschlicher Sprache und die Objekterkennung auf Bildern. Hinter den Fortschritten stecken künstliche neuronale Netze, deren Aufbau vom biologischen Pendant inspiriert ist. Doch es funktioniert eigentlich ganz anders. Wie i作者: 真 時間: 2025-3-25 22:42 作者: BANAL 時間: 2025-3-26 00:18 作者: 招募 時間: 2025-3-26 05:01
Book 2021l erhalten Sie au?erdem Einblicke in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen und lernen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen..作者: Dissonance 時間: 2025-3-26 11:01
nen konkrete Beispiele, Herausforderungen und Risiken aus der Praxis kennen: Sie erfahren etwa, wie Mobilfunkanbieter ihre Kunden bei Laune halten, wie Erdbebenvorhersage funktioniert und warum auch Computer zum Schubladendenken neigen..978-3-662-62335-0978-3-662-62336-7作者: 外面 時間: 2025-3-26 14:43 作者: chlorosis 時間: 2025-3-26 20:21 作者: 變白 時間: 2025-3-26 22:22 作者: 金哥占卜者 時間: 2025-3-27 03:32
Can Institutions Have Responsibilities? einen oder anderen aus, aber keiner kann in die Zukunft blicken. Sicher ist, dass Data Science, wie jede Technologie, auch für schlechte Dinge verwendet werden kann. Aktuell gibt aber vor allem die unbedachte Verwendung Anlass zur Sorge. Das f?ngt mit sauberen Daten und der korrekten Anwendung der 作者: intolerance 時間: 2025-3-27 08:58 作者: Fsh238 時間: 2025-3-27 12:20
https://doi.org/10.1007/978-3-662-11285-4d in unserem Alltag angekommen. Zu nennen sind insbesondere die Verarbeitung menschlicher Sprache und die Objekterkennung auf Bildern. Hinter den Fortschritten stecken künstliche neuronale Netze, deren Aufbau vom biologischen Pendant inspiriert ist. Doch es funktioniert eigentlich ganz anders. Wie i作者: 堅毅 時間: 2025-3-27 15:37 作者: 勤勞 時間: 2025-3-27 17:56
https://doi.org/10.1007/978-3-662-11285-4 neuen Technologien das nicht unbedingt mitbekommt. Das Potential für Firmen ist gewaltig und so werden mittlerweile einige Anstrengungen unternommen, Daten bei der Unternehmenssteuerung st?rker zu berücksichtigen. Mit der dynamischen Weiterentwicklung trennt sich das eher generalistische Berufsbild作者: 敬禮 時間: 2025-3-27 23:55
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62336-7Data Science in der Praxis; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Datenwissenschaft; Data Scientist; Neu作者: 頑固 時間: 2025-3-28 03:28
978-3-662-62335-0Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei作者: Bravura 時間: 2025-3-28 08:42 作者: Ordnance 時間: 2025-3-28 11:06
http://image.papertrans.cn/d/image/262124.jpg作者: 有罪 時間: 2025-3-28 16:52 作者: Buttress 時間: 2025-3-28 19:21
Liposuction: Principles and Techniqueslichen System. Ordnung und Planung sind für viele ein Schreckgespenst, weil sie glauben, der Wirkungsraum des Individuums, seine Freiheit im wirtschaftlichen, kulturellen und gesellschaftlichen Bereich werde unvertretbar eingeengt.
