Produkt zum Begriff Maschinenlernen:
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AIPD - Artificial Intelligence Police Department
AIPD - Artificial Intelligence Police Department
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Larson, Erik J.: The Myth of Artificial Intelligence
The Myth of Artificial Intelligence , Futurists are certain that humanlike AI is on the horizon, but in fact engineers have no idea how to program human reasoning. AI reasons from statistical correlations across data sets, while common sense is based heavily on conjecture. Erik Larson argues that hyping existing methods will only hold us back from developing truly humanlike AI. , >
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Schmertosch, Thomas: Automatisierung 4.0
Automatisierung 4.0 , Wann ist eine Verarbeitungsmaschine fit für Industrie 4.0? Die vierte industrielle Revolution stellt eine Reihe von zusätzlichen Anforderungen an die Konstruktion und die Automatisierung von Verarbeitungsmaschinen. So werden Produkte und deren Herstellungsverfahren nicht nur anspruchsvoller, sondern auch individueller. In diesem Lehrbuch werden die Herausforderungen analysiert und an aussagekräftigen Beispielen Lösungsszenarien aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Buches ist die Projektion dieser Anforderungen auf bekannte Konstruktionsprinzipien. Daraus resultierende Funktionen werden an diversen Beispielen wie z. B. die Produktion von Fotobüchern oder das Inmould-Labeling verdeutlicht. So entsteht ein Fahrplan zur Erarbeitung eines Lastenheftes für die Konstruktion einer wandlungsfähigen Verarbeitungsmaschine. Vorgestellt wird die modulare, funktions- und objektorientierte Gestaltung von individuellen Maschinen und Anlagen als ein Lösungsansatz für Effizienzsteigerungen im gesamten Lebenszyklus sowohl theoretisch als auch an praktischen Beispielen. Ein wesentliches Verfahren für die Konstruktion wandelbarer Maschinen ist die Modularisierung nach Funktionseinheiten. Diese diversen Anforderungen werden Schritt für Schritt veranschaulicht und herausgearbeitet. Das Buch richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Automatisierungstechnik und Mechatronik sowie an Wirtschafts-, Entwicklungs- und Konstruktionsingenieur:innen. Schwerpunkte: - Anforderungen und Perspektiven an Automatisierung 4.0 - Entwurf modularer Maschinen und Anlagen - Digitale Projektierung von Maschinen - Modulare Automatisierung in der Praxis In der 2. Auflage wurde das Kapitel "Kommunikation" auf den neuesten Stand gebracht sowie Abschnitte zu den Themen "Künstliche Intelligenz" und "Simulation - der digitale Zwilling" ergänzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Central Intelligence
Central Intelligence
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Wie erkennen Maschinenlernen-Algorithmen Muster in großen Datensätzen, um Vorhersagen zu treffen?
Maschinenlernen-Algorithmen erkennen Muster in großen Datensätzen, indem sie die Daten analysieren und nach wiederkehrenden Strukturen suchen. Sie verwenden statistische Methoden, um Zusammenhänge und Trends in den Daten zu identifizieren. Anschließend werden diese Muster genutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Durch kontinuierliches Training und Anpassung verbessern die Algorithmen ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen und genauere Vorhersagen zu treffen.
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Wie kann Mustererkennung dazu beitragen, die Effizienz von Maschinenlernen-Algorithmen zu verbessern?
Mustererkennung hilft dabei, relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren und Muster zu identifizieren, die für die Vorhersage von Ergebnissen wichtig sind. Durch die Anwendung von Mustererkennung können Maschinenlernen-Algorithmen präzisere Vorhersagen treffen und bessere Entscheidungen treffen. Dies führt zu einer insgesamt höheren Effizienz und Genauigkeit der Algorithmen.
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Wie kann man mithilfe von Maschinenlernen und Bildverarbeitung die Ortserkennung in Fotos verbessern?
Durch die Verwendung von Maschinenlernen können Algorithmen trainiert werden, um Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen, die auf bestimmte Orte hinweisen. Bildverarbeitungstechniken können dann verwendet werden, um diese Merkmale zu extrahieren und die Genauigkeit der Ortserkennung zu verbessern. Durch die Kombination von Maschinenlernen und Bildverarbeitung können Algorithmen kontinuierlich optimiert werden, um eine präzise und zuverlässige Ortserkennung in Fotos zu ermöglichen.
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Wie können Modelle im Maschinenlernen optimiert werden, um eine bessere Vorhersagegenauigkeit zu erzielen?
Modelle im Maschinenlernen können optimiert werden, indem die Hyperparameter feinabgestimmt werden. Außerdem können verschiedene Algorithmen ausprobiert und verglichen werden. Das Training mit mehr Daten und Features kann ebenfalls die Vorhersagegenauigkeit verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinenlernen:
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SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m (im Freien), ca. 10 m (in Innenräumen) Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 2x WLAN-Schaltaktor Plus 1 2x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 79.99 € | Versand*: 0.00 € -
SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m im Freien, ca. 10 m Innenräumen Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 1x WLAN-Schaltaktor Plus 1 1x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 49.99 € | Versand*: 3.99 € -
Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren
Neuronale Netze selbst programmieren , Neuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Artificial Paradise
Artificial Paradise
Preis: 19.99 € | Versand*: 3.95 €
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Wie kann die Formerkennung in der Bildverarbeitung zur Verbesserung von Maschinenlernen-Algorithmen beitragen?
Die Formerkennung in der Bildverarbeitung kann dazu beitragen, die Merkmale von Objekten in Bildern präzise zu identifizieren und zu extrahieren. Diese Merkmale können dann als Eingabe für Maschinenlern-Algorithmen dienen, um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der Modelle zu verbessern. Durch die Verwendung von Formerkennung können die Algorithmen besser trainiert werden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustern in der Datenanalyse und im Maschinenlernen?
Cluster ermöglichen es, Daten in Gruppen zu unterteilen, um Muster und Trends zu identifizieren. Sie können verwendet werden, um Kunden zu segmentieren, Anomalien zu erkennen und Empfehlungssysteme zu verbessern. Darüber hinaus helfen Cluster-Algorithmen dabei, die Dimensionalität von Daten zu reduzieren und die Effizienz von Modellen im Maschinenlernen zu steigern.
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Was sind die Vorteile und Anwendungen von Clustern in der Datenanalyse und im Maschinenlernen?
Cluster in der Datenanalyse ermöglichen die Gruppierung von ähnlichen Datenpunkten, um Muster zu identifizieren. Dies hilft bei der Segmentierung von Daten und der Entdeckung von Trends. Im Maschinenlernen können Cluster verwendet werden, um Daten zu klassifizieren, Anomalien zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
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Wie kann die Farberkennungsfunktion in der Bildverarbeitung zur Verbesserung von Maschinenlernen-Algorithmen genutzt werden?
Die Farberkennungsfunktion kann genutzt werden, um Objekte in Bildern anhand ihrer Farbe zu identifizieren und zu klassifizieren. Dies ermöglicht es Maschinenlernalgorithmen, präzisere Entscheidungen zu treffen und bessere Vorhersagen zu treffen. Durch die Integration von Farberkennungsfunktionen können die Algorithmen effizienter trainiert werden und die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert werden.
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