Inhalt: Data Science praxisnah erklärtPraxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elementefür alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigenDieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar. Umfang: 346 S. ISBN: 978-3-96910-619-8
Inhalt: Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutertDas Buch stellt die Verbindung zwischen nützlichen statistischen Prinzipien und der heutigen Datenanalyse-Praxis herErmöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringenÜbersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers mit Beispielen in Python und RStatistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen. Umfang: 374 S. ISBN: 978-3-96010-468-1
Inhalt: Suchmaschinen dienen heute selbstverständlich als Werkzeuge, um Informationen zu recherchieren. Doch wie funktionieren sie genau? Das Buch betrachtet Suchmaschinen aus vier Perspektiven: Technik, Nutzung, Recherche und gesellschaftliche Bedeutung. Es bietet eine klar strukturierte und verständliche Einführung in die Thematik. Zahlreiche Abbildungen erlauben eine schnelle Erfassung des Stoffs. Rankingverfahren und Nutzerverhalten werden dargestellt. Dazu kommen grundlegende Betrachtungen des Suchmaschinenmarkts, der Suchmaschinenoptimierung, der Suchmaschinenwerbung und der Rolle der Suchmaschinen als technische Informationsvermittler. Das Buch richtet sich an alle, die ein umfassendes Verständnis dieser Suchwerkzeuge erlangen wollen, u.a. Suchmaschinenoptimierer*innen, Entwickler*innen, Informationswissenschaftler*innen, Bibliothekarinnen und Bibliothekare sowie Verantwortliche im Online Marketing. Für die dritte Auflage wurde der Text vollständig überarbeitet, ergänzt sowie alle Statistiken und Quellen auf den neuesten Stand gebracht. Umfang: 346 S. ISBN: 978-3-662-63191-1
Künstliche Intelligenz ? Wie sie funktioniert und wann sie scheitert Eine unterhaltsame Reise in die seltsame Welt der Algorithmen, neuronalen Netze und versteckten Giraffen O'Reilly (2021)
Inhalt: KI verständlich und humorvoll erklärt für alle technisch InteressiertenDer US-Bestseller jetzt auf DeutschDas Buch vermittelt fundierte technische Informationen anhand von gut nachvollziehbaren KI-Experimenten und wirft auch einen kritischen Blick auf den aktuellen Einsatz von KI Janelle Shane bloggt auf aiweirdness.com, ihre Arbeit wurde in der New York Times, Slate und The New Yorker vorgestelltWir verlassen uns jeden Tag auf künstliche Intelligenz, wenn es um Empfehlungen, Übersetzungen und Katzenohren für unsere Selfie-Videos geht. Wir vertrauen KI auch in Fragen von Leben und Tod, auf der Straße und in unseren Krankenhäusern. Aber wie intelligent ist KI wirklich, auf welche Weise löst sie Probleme, wie versteht sie Menschen?Janelle Shane liefert die Antworten auf KI-Fragen, die Sie sich schon immer gestellt haben, und auf einige, die Sie definitiv nicht gestellt haben, wie z.B.: Wie kann ein Computer das perfekte Sandwich entwerfen? Und ist das weltbeste Halloween-Kostüm wirklich "Vampirschweinebraut"? In dieser klugen, oft sehr lustigen Einführung in die interessanteste Wissenschaft unserer Zeit zeigt Shane, wie KI-Algorithmen lernen, versagen und sich anpassen. Ein Buch perfekt für alle, die neugierig darauf sind, wie die Roboter in unserem Leben funktionieren. Umfang: 250 S. ISBN: 978-3-96010-496-4
Inhalt: Die praktische Kurzeinführung und Referenz für die Statistik-Software RKonkurrenzlos günstig und kompaktFür Studium, Wissenschaft und die Datenanalyse in UnternehmenDeckt den kompletten Datenzyklus ab: Datenerzeugung, das Einlesen und Speichern, Bearbeiten und Aufbereiten der Daten, die graphische Darstellung und die statistische AuswertungIn Zeiten von Data Mining und künstlicher Intelligenz ist die Verarbeitung großer Datenmengen ein Thema, dessen Bedeutung enorm zugenommen hat. Die beliebte Open-Source-Software R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung, die auf die numerische und graphische Datenanalyse spezialisiert ist. Dieses Buch hat das Ziel, Sie schnell und effizient mit R vertraut zu machen und Ihnen die prinzipielle Funktionsweise und die Möglichkeiten, die diese Sprache bietet, zu vermitteln. R ? kurz & gut richtet sich an diejenigen, die sich bereits mit statistischen Grundbegriffen auskennen und möglichst schnell mit R produktiv starten möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die Arbeit mit der Entwicklungsumgebung und vermittelt einen Überblick über die R-Syntax. Eine kompakte Referenz der zentralen statistischen und programmatischen Funktionen, die zum Basispaket von R gehören, ermöglichen Ihnen ein schnelles Nachschlagen. Umfang: 230 S. ISBN: 978-3-96010-472-8
Inhalt: Know-how für Data Scientistsübersichtliche und anwendungsbezogene Einführung zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigtData Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert. Umfang: 392 S. ISBN: 978-3-96910-153-7
Inhalt: Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning- Die Neuauflage des Bestsellers wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning- Anhand konkreter Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung- Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innenMachine Learning erreicht heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python, Pandas, TensorFlow und Keras illustriert.Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.Die aktualisierte 2. Auflage behandelt jetzt auch Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Umfang: 216 S. ISBN: 978-3-96010-512-1
Programm Findus Internet-OPAC findus.pl V20.240/8 auf Server windhund2.findus-internet-opac.de,
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