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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 € -
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 € -
Logistik Schild mit Text Transport Versand waagerecht A3 (297x420mm)
Sie erhalten Ihr Schild aus einer 2mm starken Aluminium-Verbundplatte. Produkteigenschaften Aluverbundplatten bestehen aus einem Polyethylen-Kern und sind beidseitig mit Aluminium-Schichten versehen. Dieses hochwertige Material ist bruch- und schlagfest, extrem leicht, kratzfest, absolut wasser-, und wetterfest und UV-beständig. Die Anwendung im Innen-, und Außenbereich ist für Temperaturen von -50 bis +80 °C geeignet. Verarbeitung Das Schild wird digital bedruckt und mit einem Schutzlaminat versiegelt. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für hochwertige Werbe- und Hinweistafeln. Befestigung Das Schild ist geeignet zum Bohren, Schrauben, Nageln und Kleben. Wir empfehlen vor dem Verschrauben oder Nageln das Schild mittels Metallbohrer mit Löchern zu versehen. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt.
Preis: 28.99 € | Versand*: 0.00 €
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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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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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Syncreon Technology stellt Logistik- und Supply-Chain-Lösungen her.
Syncreon Technology ist ein Unternehmen, das sich auf die Herstellung von Logistik- und Supply-Chain-Lösungen spezialisiert hat. Diese Lösungen umfassen Dienstleistungen wie Lagerhaltung, Transport, Verpackung und Distribution von Waren. Syncreon arbeitet eng mit Kunden zusammen, um maßgeschneiderte Lösungen für deren individuelle Bedürfnisse zu entwickeln. Durch ihre Expertise und Erfahrung helfen sie Unternehmen dabei, ihre Lieferketten effizienter zu gestalten und Kosten zu senken.
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Wie kann die Effizienz der Frachtabwicklung in den Bereichen Logistik, Transport und Supply Chain Management verbessert werden?
Die Effizienz der Frachtabwicklung kann durch den Einsatz von Technologien wie automatisierte Lagerverwaltungssysteme und Transportmanagement-Software verbessert werden. Zudem kann die Implementierung von Lean-Prinzipien und kontinuierlichen Verbesserungsprozessen die Effizienz steigern. Eine enge Zusammenarbeit mit Lieferanten und Partnern sowie die Optimierung von Routen und Transportmitteln können ebenfalls zu einer effizienteren Frachtabwicklung beitragen. Schließlich kann die Nutzung von Datenanalysen und Predictive Analytics dazu beitragen, Engpässe und ineffiziente Prozesse frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Logistik Aufkleber mit Text Transport Versand hochkant A2 (420x594mm)
Produkteigenschaften Hochwertiger Aufkleber aus langlebiger Klebefolie mit einer Gesamtdicke von 155 μm (0,155mm) Ein UV-resistenter und witterungsbeständiger Aufdruck gewährleistet die Anwendung im Innen-, und/oder Außenbereich und ist für Temperaturen von -30°C bis +80°C geeignet. Die Haltbarkeit im Außenbereich beträgt bis zu 7 Jahren. Verarbeitung Die Aufkleber werden digital bedruckt und mit einer Schutzfolie laminiert. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für Ihre hochwertigen Werbe-, und Hinweisaufkleber. Befestigung Die Aufkleber sind konturgeschnitten, lassen sich leicht abziehen und perfekt auf allen glatten, fettfreien Oberflächen anbringen. Bei Temperaturen unter 10 Grad empfehlen wir die Oberfläche vorzuwärmen, z.B. mit einem Haartrockner oder einer Heissluftpistole, so entwickelt sich die volle Haftkraft schneller. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung, so dass der Kleber nicht geknickt wird. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt. Es gibt unsere Aufkleber bei Bedarf auch als Schilder!
Preis: 25.99 € | Versand*: 0.00 € -
Logistik Schild mit Text Transport Versand hochkant A1 (594x841mm)
Sie erhalten Ihr Schild aus einer 2mm starken Aluminium-Verbundplatte. Produkteigenschaften Aluverbundplatten bestehen aus einem Polyethylen-Kern und sind beidseitig mit Aluminium-Schichten versehen. Dieses hochwertige Material ist bruch- und schlagfest, extrem leicht, kratzfest, absolut wasser-, und wetterfest und UV-beständig. Die Anwendung im Innen-, und Außenbereich ist für Temperaturen von -50 bis +80 °C geeignet. Verarbeitung Das Schild wird digital bedruckt und mit einem Schutzlaminat versiegelt. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für hochwertige Werbe- und Hinweistafeln. Befestigung Das Schild ist geeignet zum Bohren, Schrauben, Nageln und Kleben. Wir empfehlen vor dem Verschrauben oder Nageln das Schild mittels Metallbohrer mit Löchern zu versehen. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt.
Preis: 79.99 € | Versand*: 0.00 € -
Logistik Schild mit Text Transport Versand waagerecht A5 (148x210mm)
Sie erhalten Ihr Schild aus einer 2mm starken Aluminium-Verbundplatte. Produkteigenschaften Aluverbundplatten bestehen aus einem Polyethylen-Kern und sind beidseitig mit Aluminium-Schichten versehen. Dieses hochwertige Material ist bruch- und schlagfest, extrem leicht, kratzfest, absolut wasser-, und wetterfest und UV-beständig. Die Anwendung im Innen-, und Außenbereich ist für Temperaturen von -50 bis +80 °C geeignet. Verarbeitung Das Schild wird digital bedruckt und mit einem Schutzlaminat versiegelt. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für hochwertige Werbe- und Hinweistafeln. Befestigung Das Schild ist geeignet zum Bohren, Schrauben, Nageln und Kleben. Wir empfehlen vor dem Verschrauben oder Nageln das Schild mittels Metallbohrer mit Löchern zu versehen. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt.
Preis: 12.50 € | Versand*: 0.00 € -
Logistik Aufkleber mit Text Transport Versand waagerecht A0 (841x1189mm)
Produkteigenschaften Hochwertiger Aufkleber aus langlebiger Klebefolie mit einer Gesamtdicke von 155 μm (0,155mm) Ein UV-resistenter und witterungsbeständiger Aufdruck gewährleistet die Anwendung im Innen-, und/oder Außenbereich und ist für Temperaturen von -30°C bis +80°C geeignet. Die Haltbarkeit im Außenbereich beträgt bis zu 7 Jahren. Verarbeitung Die Aufkleber werden digital bedruckt und mit einer Schutzfolie laminiert. Diese Kombination bietet eine ausgezeichnete Farbwiedergabe und ist somit ideal für Ihre hochwertigen Werbe-, und Hinweisaufkleber. Befestigung Die Aufkleber sind konturgeschnitten, lassen sich leicht abziehen und perfekt auf allen glatten, fettfreien Oberflächen anbringen. Bei Temperaturen unter 10 Grad empfehlen wir die Oberfläche vorzuwärmen, z.B. mit einem Haartrockner oder einer Heissluftpistole, so entwickelt sich die volle Haftkraft schneller. Lieferung Die Lieferung erfolgt in einer stabilen Verpackung, so dass der Kleber nicht geknickt wird. Jeder Kunde erhält eine Rechnung mit ausgewiesener MwSt. Es gibt unsere Aufkleber bei Bedarf auch als Schilder!
Preis: 89.99 € | Versand*: 0.00 €
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Welche verschiedenen Anwendungen haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Logistik?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankheiten zu diagnostizieren, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und medizinische Bildgebung zu analysieren. Im Finanzwesen werden diese Technologien verwendet, um Betrug zu erkennen, Risikomanagement zu optimieren und automatisierte Handelsentscheidungen zu treffen. In der Logistik werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt, um Routen zu optimieren, Lagerbestände zu verwalten und Lieferketten zu überwachen.
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Wie kann das Frachtmanagement die Effizienz und Rentabilität von Unternehmen in den Bereichen Logistik, Transport und Supply Chain verbessern?
Ein effektives Frachtmanagement kann die Effizienz von Unternehmen in den Bereichen Logistik, Transport und Supply Chain verbessern, indem es die Planung und Koordination von Frachtbewegungen optimiert. Durch die Nutzung von Technologien wie Telematik und GPS-Tracking können Unternehmen Echtzeitinformationen über ihre Fracht erhalten, was zu einer besseren Routenplanung und einer Reduzierung von Leerfahrten führt. Darüber hinaus kann ein effizientes Frachtmanagement dazu beitragen, die Lagerbestände zu optimieren und die Lieferzeiten zu verkürzen, was wiederum die Rentabilität des Unternehmens steigert. Schließlich ermöglicht ein gut organisiertes Frachtmanagement eine bessere Auslastung von Transportmitteln und reduziert dadurch die Betriebskosten, was zu einer insgesamt verbesserten Rentabilität führt.
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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 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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