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Erkennung gefälschter Berichte durch maschinelles Lernen

AUTHOR Vijaya Krishna, Akula
PUBLISHER Verlag Unser Wissen (08/04/2023)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Dieses Buch behandelt Themen des maschinellen Lernens.In den letzten Jahrzehnten hat der technologische Fortschritt in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung einige innovative Produkte ermöglicht, die auf maschinellem Lernen basieren, wie z. B. die Empfehlungsmaschine von Netflix und selbstfahrende Autos.Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und in Data-Mining-Projekten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind dann die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumsmetriken aus. In dem Ma e, wie Big Data weiter wächst, wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigen. Sie werden dabei helfen müssen, die relevantesten Geschäftsfragen und die Daten zu deren Beantwortung zu ermitteln.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786206309802
ISBN-10: 6206309800
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: German
More Product Details
Page Count: 64
Carton Quantity: 110
Product Dimensions: 6.00 x 0.15 x 9.00 inches
Weight: 0.23 pound(s)
Country of Origin: US
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Dieses Buch behandelt Themen des maschinellen Lernens.In den letzten Jahrzehnten hat der technologische Fortschritt in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung einige innovative Produkte ermöglicht, die auf maschinellem Lernen basieren, wie z. B. die Empfehlungsmaschine von Netflix und selbstfahrende Autos.Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und in Data-Mining-Projekten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind dann die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumsmetriken aus. In dem Ma e, wie Big Data weiter wächst, wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigen. Sie werden dabei helfen müssen, die relevantesten Geschäftsfragen und die Daten zu deren Beantwortung zu ermitteln.
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