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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

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:43:25 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Das Zeitalter der Daten
副標(biāo)題Was Sie über Grundla
編輯Holger Aust
視頻videohttp://file.papertrans.cn/263/262124/262124.mp4
概述Leicht verst?ndlicher Einstieg und überblick zur Theorie und Praxis.Erl?utert zentrale Begriffe, Zusammenh?nge und Algorithmen.Liefert nützliches Hintergrundwissen zu verschiedenen Anwendungsgebieten
圖書封面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
描述.Daten werden überall gesammelt. Jeder Kauf, ob online oder offline, jede Autofahrt und jede Benutzung des Smartphones erzeugt Daten, die gespeichert werden. 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 Data Science. Sein Buch richtet sich an alle, die schon immer wissen wollten, wie Maschinen anhand von Daten lernen und ob sie dadurch (künstliche) Intelligenz erlangen. Sie erfahren natürlich auch, was neuronale Netze und Deep Learning eigentlich mit all dem zu tun haben. .In leicht verst?ndlichem Stil 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..
出版日期Book 2021
關(guān)鍵詞Data Science in der Praxis; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Datenwissenschaft; Data Scientist; Neu
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-62336-7
isbn_softcover978-3-662-62335-0
isbn_ebook978-3-662-62336-7
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei
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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




書目名稱Das Zeitalter der Daten被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Das Zeitalter der Daten年度引用




書目名稱Das Zeitalter der Daten年度引用學(xué)科排名




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




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:02:16 | 只看該作者
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.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:11:52 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:41:21 | 只看該作者
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.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:28:23 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:10:10 | 只看該作者
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.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:52:11 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:57:49 | 只看該作者
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.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:49:04 | 只看該作者
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.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:35:26 | 只看該作者
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