Künstliche Intelligenz Und Machine Learning Mit R: Anwendungen Im Bereich Business Analytics
| AUTHOR | Heesen, Bernd |
| PUBLISHER | Springer Gabler (07/14/2023) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Ma nahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingma nahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.
Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlaubenheute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschlie end perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.
Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.
Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlaubenheute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschlie end perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.
Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.
Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783658415754
ISBN-10:
3658415754
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
495
Carton Quantity:
8
Product Dimensions:
6.69 x 1.03 x 9.61 inches
Weight:
1.78 pound(s)
Feature Codes:
Illustrated
Country of Origin:
NL
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Computer Science
Computers | Artificial Intelligence - General
Computers | Statistics
Descriptions, Reviews, Etc.
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Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der Open-Source-Programmiersprache R, wie Sie Daten aus unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen einlesen, aufbereiten und analysieren und so Künstliche Intelligenz und Machine Learning in Ihrem Unternehmen nutzen können. Erläutert werden insbesondere die drei Arten des Machine Learnings sowie ausgewählte, weit verbreitete Algorithmen, welche die Grundlage für die Künstliche Intelligenz bilden. Darüber hinaus stellt der Autor Ihnen die verwendeten Datasets über sein R-Paket "machinelearning" zur Verfügung, so dass Sie die im Buch vorgestellten Codebeispiele auch selbst ausführen können. Das Paket beinhaltet auch interaktive Selbstlern-Tutorials zu R.
Der Inhalt
Der Inhalt
- Nutzen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
- Best Practices
- Grundlagen der Programmiersprache R
- Grundlagen des Machine Learnings mit R inkl. Vorverarbeitung, ExplorativerDatenanalyse, Modellierung, Evaluation & Parametertuning
- Anwendung von Machine Learning mit R für Vorhersagen, Klassifikation, Clustering und Empfehlungssysteme
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In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Ma nahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingma nahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.
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Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.
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