Produkt zum Begriff Mining:
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Cleve, Jürgen: Data Mining
Data Mining , Data Mining liefert Grundlagen für die Künstliche Intelligenz, indem es Technologien für die Analyse großer Datenmengen bereitstellt. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet eine Einführung in die wesentlichen Anwendungsgebiete und behandelt die zugehörigen Algorithmen. Die Beispiele und Aufgaben können mit frei verfügbaren Werkzeugen bearbeitet werden. Die vierte Auflage enthält inhaltliche Erweiterungen und Aktualisierungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Coal Mining Simulator
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Urban Mining und kreislaufgerechtes Bauen.
Urban Mining und kreislaufgerechtes Bauen. , Wie können wir zukünftige Bauaufgaben sozial, ökonomisch und ökologisch bewältigen, um unserer gesellschaftlichen Verantwortung gerecht zu werden? Dieser wichtigen Frage widmet sich dieser Leitfaden. Dem linearen Wirtschaftsmodell und damit der Vernichtung von Ressourcen steht die Idee geschlossener Stoffkreisläufe, neuartig konzipierter Konstruktionen und (Rück-) Bautechnologien sowie innovativer, kreislauforientierter Geschäftsmodelle entgegen. Die gebaute Umwelt muss als Materiallager verstanden und für die einfache Entnahme von Baumaterialien geplant werden. Internationale Experten beleuchten aus ganz unterschiedlichen Blickwinkeln und anhand zukunftsweisender Projektbeispiele, wie den Herausforderungen einer Kreislaufwirtschaft mit ganz neuen methodischen Ansätzen begegnet werden kann. Eine Sammlung ausgewählter Materialbeispiele zeigt die besondere Ästhetik und Wertigkeit von wiederverwendeten und -verwerteten Baustoffen und Bauteilen. Der Einstieg in eine vollständige Kreislaufwirtschaft muss zum zentralen und gemeinsamen Ziel unserer Gesellschaft werden. Dieses Buch zeigt mögliche Wege zu einer kreislaufgerechten Bauwirtschaft auf. , Zeitschriften > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20210527, Produktform: Leinen, Redaktion: Heisel, Felix~Hebel, Dirk E., Seitenzahl/Blattzahl: 208, Abbildungen: 140 Abbildungen und 11 Tabellen, Themenüberschrift: ARCHITECTURE / Design, Drafting, Drawing & Presentation, Keyword: Bauplanung; Nachhaltiges Bauen; Bebauung; Nutzung; Architektur; Allgemein; Versorgung; Abfall; Baumaterial; Recycling; Upcycling; Material; Wiederverwendung; Bauelement; Recyclingverfahren; Sekundärrohstoff; Rohstoffgewinnung; Kreislaufwirtschaft; Rückbau; Innovation; Modell; Stoffkreislauf; Architekten; Ingenieure; Planer; Bausachverständige; Architekturbüros; Planungsbüros; Bauämter; Kommunalplaner; Umweltingenieure, Fachschema: Architektur - Baukunst~Bau / Baukunst~Entwurf / Architektur~Bau / Hochbau~Hochbau, Fachkategorie: Architektur: berufliche Praxis~Hochbau und Baustoffe, Warengruppe: HC/Bau- und Umwelttechnik, Fachkategorie: Bauwerke: Gestaltung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Fraunhofer Irb Stuttgart, Verlag: Fraunhofer Irb Stuttgart, Verlag: Fraunhofer IRB Verlag, Länge: 284, Breite: 236, Höhe: 23, Gewicht: 1012, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783738805642, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Kent, Peter: Krypto-Mining für Dummies
Krypto-Mining für Dummies , Kryptowährungen versprechen schnelles Geld und Reichtum. Anders als die Goldsucher im vorletzten Jahrhundert brauchen Sie als Investor aber sehr viel mehr technisches Know-how, um in das Krypto-Mining einzusteigen. Dieses Buch wurde von zwei Insidern geschrieben. Sie erläutern, welche Hard- und Software Sie brauchen und wie Sie bei der Gewinnung von Bitcoin, Ethereum, Monero, LiteCoin und Dash am besten vorgehen - und zwar so, dass Sie der Konkurrenz voraus sind und Ihren Return on Investment maximieren. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Ist der Apriori-Algorithmus dem maschinellen Lernen oder dem Data Mining zuzuordnen?
Der Apriori-Algorithmus ist dem Data Mining zuzuordnen. Er wird verwendet, um häufige Muster in großen Datensätzen zu entdecken, insbesondere in der Assoziationsanalyse. Obwohl er in einigen maschinellen Lernverfahren verwendet werden kann, liegt sein Hauptanwendungsbereich im Data Mining.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
Ähnliche Suchbegriffe für Mining:
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Inter-Tech 4W2 Mining Rack - Rack-Montage - 4U - ATX - keine Spannungsversorgung
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Wie beeinflusst künstliche Intelligenz den Bereich der Informatik? Welche Rolle spielen Big Data und Data Mining in der Informatik?
Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse in der Informatik, automatisiert Aufgaben und ermöglicht neue Anwendungen wie maschinelles Lernen. Big Data und Data Mining sind wichtige Werkzeuge in der Informatik, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von KI-Systemen und der Optimierung von Algorithmen.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Data Mining in der heutigen Datenanalyse?
Data Mining wird verwendet, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es wird in Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce eingesetzt. Data Mining hilft Unternehmen, Kundenverhalten vorherzusagen, Betrug aufzudecken und Prozesse zu optimieren.
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Wie beeinflusst Data Mining die Geschäftsstrategie in verschiedenen Branchen und wie können Unternehmen von den Erkenntnissen profitieren, die durch Data Mining gewonnen werden?
Data Mining ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster sowie Trends zu identifizieren, die für ihre Branche relevant sind. In der Einzelhandelsbranche kann Data Mining beispielsweise dazu genutzt werden, um das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. In der Gesundheitsbranche können durch Data Mining Krankheitsmuster erkannt und präventive Maßnahmen entwickelt werden. Unternehmen können von den Erkenntnissen, die durch Data Mining gewonnen werden, profitieren, indem sie fundierte Entscheidungen treffen, ihre Effizienz steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Durch die Nutzung von Data Mining können Unternehmen auch neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Kunden
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Wie kann Data Mining dazu beitragen, Muster und Erkenntnisse in großen Datensätzen zu entdecken? Welche Methoden und Techniken werden beim Data Mining eingesetzt?
Data Mining kann dabei helfen, versteckte Muster und Erkenntnisse in großen Datensätzen aufzudecken, indem Algorithmen angewendet werden, um die Daten zu analysieren und Zusammenhänge zu identifizieren. Zu den Methoden und Techniken, die beim Data Mining eingesetzt werden, gehören Clustering, Klassifizierung, Regression, Assoziationsanalyse und Anomalieerkennung. Durch diese Techniken können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
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