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KI Grundlagen des Maschinellen Lernens: Leicht verständlicher Leitfaden mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und der KI (Grundlagen der KI 1) (German Edition)

KI Grundlagen des Maschinellen Lernens: Leicht verständlicher Leitfaden mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und der KI (Grundlagen der KI 1) (German Edition)

Jon Adams
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KI-Grundlagen des maschinellen LernensBegeben Sie sich mit „KI-Grundlagen des maschinellen Lernens“ auf eine klärende Expedition durch die lebendige Welt der KI. Dieser umfassende Leitfaden wurde sorgfältig erstellt für diejenigen, die die komplexen Mechanismen der künstlichen Intelligenz entschlüsseln möchten, und für Pioniere, die die Grundsteine künftiger technologischer Fortschritte begreifen möchten. Von den Grundlagen bis zu den Zukunftsaussichten dient dieses Buch sowohl als Bildungsreise als auch als Einführung in den Bereich, in dem Daten, Berechnungen und Potenzial zusammenlaufen.Überwachtes Lernen Beginnen Sie Ihre Reise mit einer Erkundung des überwachten Lernens, bei dem Maschinen aus Daten mit bekannten Ergebnissen lernen und so die Voraussetzungen für weitere Komplexitäten schaffen.Die Mechanismen des unbeaufsichtigten Tauchen Sie ein in die Kunstfertigkeit der KI, während sie verborgene Muster ohne explizite Anweisungen aufdeckt und so die Autonomie des maschinellen Lernens hervorhebt.Eintauchen in neuronale Entdecken Sie die Feinheiten neuronaler Netze, der KI-Annäherung an das menschliche Gehirn, die in der Lage ist, Sprache, Bilder und Nuancen in riesigen Datensätzen zu erkennen.Das Entdecken Sie die Entscheidungsprozesse der KI anhand des Entscheidungsbaum-Paradigmas, bei dem Daten systematisch geteilt und erobert werden.Ensemble-Methoden kombinieren Stä Erfahren Sie mehr über die Leistungsfähigkeit von Ensemble-Methoden, die mehrere Modelle kombinieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und individuelle Schwächen zu überwinden.Bewertung der Verstehen Sie den entscheidenden Aspekt der Bewertung der Leistung von KI-Modellen und stellen Sie die Integrität und Anwendbarkeit von Anwendungen für maschinelles Lernen sicher.Maschinelles Lernen in der realen Erleben Sie die transformativen Auswirkungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, und wie es unsere Interaktion mit Technologie neu gestaltet.Die Zukunft des maschinellen Werfen Sie einen Blick in die Zukunft und antizipieren Sie die Durchbrüche und Herausforderungen des maschinellen Lernens, da es zu einer allgegenwärtigen Kraft in unserem Leben wird.Dieses Buch ist Ihr Tor zum Verständnis und zur Teilnahme an der Zukunft der KI, ausgestattet mit dem Wissen, um die vor uns liegenden Fortschritte zu steuern und zu ihnen beizutragen. Ganz gleich, ob Sie Student, Berufstätiger oder Enthusiast „AI Foundations of Machine Learning“ bietet wertvolle Einblicke in den sich ständig weiterentwickelnden Bereich des maschinellen Lernens und ermutigt die Leser, die sich entfaltende Geschichte der KI nicht nur zu verstehen, sondern auch innovativ zu sein.
Language
German
Pages
155
Format
Kindle Edition
Release
February 12, 2024

KI Grundlagen des Maschinellen Lernens: Leicht verständlicher Leitfaden mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und der KI (Grundlagen der KI 1) (German Edition)

Jon Adams
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KI-Grundlagen des maschinellen LernensBegeben Sie sich mit „KI-Grundlagen des maschinellen Lernens“ auf eine klärende Expedition durch die lebendige Welt der KI. Dieser umfassende Leitfaden wurde sorgfältig erstellt für diejenigen, die die komplexen Mechanismen der künstlichen Intelligenz entschlüsseln möchten, und für Pioniere, die die Grundsteine künftiger technologischer Fortschritte begreifen möchten. Von den Grundlagen bis zu den Zukunftsaussichten dient dieses Buch sowohl als Bildungsreise als auch als Einführung in den Bereich, in dem Daten, Berechnungen und Potenzial zusammenlaufen.Überwachtes Lernen Beginnen Sie Ihre Reise mit einer Erkundung des überwachten Lernens, bei dem Maschinen aus Daten mit bekannten Ergebnissen lernen und so die Voraussetzungen für weitere Komplexitäten schaffen.Die Mechanismen des unbeaufsichtigten Tauchen Sie ein in die Kunstfertigkeit der KI, während sie verborgene Muster ohne explizite Anweisungen aufdeckt und so die Autonomie des maschinellen Lernens hervorhebt.Eintauchen in neuronale Entdecken Sie die Feinheiten neuronaler Netze, der KI-Annäherung an das menschliche Gehirn, die in der Lage ist, Sprache, Bilder und Nuancen in riesigen Datensätzen zu erkennen.Das Entdecken Sie die Entscheidungsprozesse der KI anhand des Entscheidungsbaum-Paradigmas, bei dem Daten systematisch geteilt und erobert werden.Ensemble-Methoden kombinieren Stä Erfahren Sie mehr über die Leistungsfähigkeit von Ensemble-Methoden, die mehrere Modelle kombinieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und individuelle Schwächen zu überwinden.Bewertung der Verstehen Sie den entscheidenden Aspekt der Bewertung der Leistung von KI-Modellen und stellen Sie die Integrität und Anwendbarkeit von Anwendungen für maschinelles Lernen sicher.Maschinelles Lernen in der realen Erleben Sie die transformativen Auswirkungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, und wie es unsere Interaktion mit Technologie neu gestaltet.Die Zukunft des maschinellen Werfen Sie einen Blick in die Zukunft und antizipieren Sie die Durchbrüche und Herausforderungen des maschinellen Lernens, da es zu einer allgegenwärtigen Kraft in unserem Leben wird.Dieses Buch ist Ihr Tor zum Verständnis und zur Teilnahme an der Zukunft der KI, ausgestattet mit dem Wissen, um die vor uns liegenden Fortschritte zu steuern und zu ihnen beizutragen. Ganz gleich, ob Sie Student, Berufstätiger oder Enthusiast „AI Foundations of Machine Learning“ bietet wertvolle Einblicke in den sich ständig weiterentwickelnden Bereich des maschinellen Lernens und ermutigt die Leser, die sich entfaltende Geschichte der KI nicht nur zu verstehen, sondern auch innovativ zu sein.
Language
German
Pages
155
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Kindle Edition
Release
February 12, 2024

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