Produkt zum Begriff Understanding-Learning:
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Prince, Simon J. D.: Understanding Deep Learning
Understanding Deep Learning , "This book covers modern deep learning and tackles supervised learning, model architecture, unsupervised learning, and deep reinforcement learning"-- , >
Preis: 86.10 € | Versand*: 0 € -
Curran, James: Understanding Media
Understanding Media , An authoritative and accessible guide to the world's most influential force - the contemporary media Our lives are more mediated than ever before. Adults in economically advanced countries spend, on average, over eight hours per day interacting with the media. The news and entertainment industries are being transformed by the shift to digital platforms. But how much is really changing in terms of what shapes media content? What are the impacts on our public and imaginative life? And is the Internet a democratising tool of social protest, or of state and commercial manipulation?Drawing on decades of research to examine these and other questions, Understanding Media interrogates claims about the Internet, explores how representations in TV and film may influence perceptions of self, and traces overarching trends while attending to crucial local context, from the United States to China, Norway to Malaysia, and Brazil to Britain. Understanding Media is an accessible and essential guide to the world's most influential force - the contemporary media. , >
Preis: 24.67 € | Versand*: 0 € -
Understanding Comics (McCloud, Scott)
Understanding Comics , Praised throughout the cartoon industry by such luminaries as Art Spiegelman, Matt Groening, and Will Eisner, this innovative comic book provides a detailed look at the history, meaning, and art of comics and cartooning. , > , Erscheinungsjahr: 199405, Produktform: Kartoniert, Autoren: McCloud, Scott, Seitenzahl/Blattzahl: 224, Abbildungen: b&w cartoons throughout, 7pp colour illustrations, Themenüberschrift: ART / Techniques / Cartooning~HUMOR / Form / Comic Strips & Cartoons, Keyword: books; gifts; book; manga; 1; anime; video; white; nonfiction; gift; son; art; girl; pictures; large; funny gifts; boys; y; best; 13; coloring; history; comic; fiction; men; making; home; comedy; usa; reference; comics & graphic novels; cartoons; paint; santa; crafts; to; space; new; kid; series; 12; funny books; reading; psychology; 14; strip; comedy books; humor books; coffee; boy; white elephant gifts; stocking; secret santa gifts; table; stocking stuffer; gr; mom; back to school; english; teen; funny stocking stuffers; dad; school; stocking stuffer ideas; america; christmas presents; elephant; how; cheap gifts; funny; drawing; philosophy; time; american; comic books; cartoon; chr, Fachschema: Comic / Theorie, Rezeption, Kunst~Englische Bücher / Comic, Cartoon, Humor~Comic / Graphic Novel~Graphic Novel~Comic / Humor~Literaturwissenschaft~Humor~Comic / Lexikon, Jahrbuch, Kataloge, Fachkategorie: Kunstgeschichte~Graphic Novel / Comic: Memoiren, Tatsachenberichte, Sachliteratur~Kunst: Grundlagen und Techniken~Graphic Novel / Comic: Humor~Humor: Sammlungen und Anthologien~Literaturwissenschaft: Prosa, Erzählung, Roman, Autoren~Comicstrip~Graphic Novels und Comics: Handbuch & Rezension~Geschichte, Imprint-Titels: William Morrow, Warengruppe: HC/Belletristik/Humor/Cartoons/Comics, Fachkategorie: Kunst: Comics, Cartoons, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Harper Collins Publ. USA, Verlag: Harper Collins Publ. USA, Länge: 257, Breite: 174, Höhe: 17, Gewicht: 469, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 20.46 € | Versand*: 0 € -
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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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Natural Language Understanding?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Natural Language Understanding sind Chatbots und virtuelle Assistenten, automatisierte Übersetzungen und Sentiment-Analyse. Diese Technologie wird auch in der Medizin verwendet, um medizinische Texte zu analysieren und Diagnosen zu unterstützen. In der Kundenbetreuung hilft Natural Language Understanding bei der automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen.
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Wie kann Natural Language Understanding dabei helfen, maschinelle Systeme zu verbessern? Wie wirkt sich Natural Language Understanding auf die Entwicklung von Sprachtechnologien aus?
Natural Language Understanding ermöglicht es maschinellen Systemen, menschliche Sprache besser zu verstehen und zu verarbeiten, was zu einer verbesserten Kommunikation zwischen Mensch und Maschine führt. Durch die Integration von Natural Language Understanding in Sprachtechnologien können diese effizienter und präziser arbeiten, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einer breiteren Anwendungsmöglichkeit führt. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Natural Language Understanding trägt dazu bei, dass Sprachtechnologien immer leistungsfähiger und vielseitiger werden, was ihr Potenzial in verschiedenen Anwendungsgebieten weiter steigert.
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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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Wie haben Mendelsche Regeln unsere heutige Understanding der Vererbung beeinflusst?
Die Mendelschen Regeln haben gezeigt, dass Merkmale durch diskrete Einheiten vererbt werden. Dies hat dazu beigetragen, das Verständnis der Vererbung von genetischen Merkmalen zu klären. Heute dienen sie als Grundlage für die moderne Genetik.
Ähnliche Suchbegriffe für Understanding-Learning:
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Mintzberg, Henry: Understanding Organizations...Finally!
Understanding Organizations...Finally! , "Synthesizing 60 years of intense research into organizational design and theory, the iconic Henry Mintzberg provides an elegant, plain-English map to the forces that shape all human organizations"-- , >
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Understanding Middlegame Strategies Vol. 8 (Sokolov, Ivan)
Understanding Middlegame Strategies Vol. 8 , The French is a complex opening and can lead to a wide variety of middlegames. The Winawer after 3...Bb4 is Black's most proactive option, immediately weakening White's pawn structure by doubling their c-pawns. While Black gets to play against the weak square d4, White often gets attacking chances on the kingside and a space advantage. Structurally, this line can lead to closed positions after ...c4, or open and dynamic play by white's structural exchange dxc5. "My game selection is aimed at explaining the most important plans of these strategically complex positions." (Author GM Ivan Sokolov) . Video running time: 3 hours 55 minutes . With interactive training including video feedback . Extra: Training with ChessBase apps - Play "French: Winawer" positions again Including download & stream for iPad, tablet etc: can be unlocked with imprinted key System requirements: Minimum: Pentium III 1 GHz, 1 GB RAM, Windows 8.1, DirectX9 graphic card with 256 MB RAM, DVD-ROM drive, Windows Media Player 9 and internet connection for program activation. Recommended: PC Intel Core i7, 2.8 GHz, 4 GB RAM, Windows 10 or 11 , DirectX10 graphic card (or compatible) with 512 MB RAM or better, 100% DirectX10 compatible sound card, Windows Media Player 11, DVDROM drive and internet connection for program activation. , Hobbys & Freizeit > Software , Erscheinungsjahr: 20231114, Produktform: DI, Titel der Reihe: Fritztrainer - Interaktives Video-Schachtraining##, Autoren: Sokolov, Ivan, Keyword: Schach; Schachstrategie; Schachtraining, Fachschema: Schach / Software, Warengruppe: Software/Sport/Sonstige Sportarten, Fachkategorie: Andere Sportarten und sportliche Wettbewerbe, Mindestalter FSK-Angabe: 0, Sekunden: 235, Text Sprache: eng, UNSPSC: 85234910, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 85234910, Verlag: Chess Base, Verlag: Chess Base, Verlag: ChessBase GmbH, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 190, Breite: 140, Gewicht: 85, Produktform: DVD-ROM, Genre: Software, Genre: Software, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: LIB_MEDIEN, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Software,
Preis: 36.25 € | Versand*: 0 € -
Understanding Middlegame Strategies Vol. 9 (Sokolov, Ivan)
Understanding Middlegame Strategies Vol. 9 , In the Tarrasch variation, White seems to be doing great, but initial evaluations can be deceptive and Black certainly has trumps, creating complicated and fascinating positions. "The French¿s household-name proponent is the legendary Victor Kortschnoj - arguably the best player to have never become world champion - so naturally, I have included a number of his games." He played these positions in two of his World Championship matches in 1978 & 1981 against Anatoly Karpov - who many consider to be the most precise player against isolated pawns - not losing a single game. French middlegames are very rich and tricky to master, but with this video course you will gain a better positional understanding and learn precise strategic planning. . Video running time: 3 hours 50 minutes . With interactive training including video feedback . Extra: Training with ChessBase apps - Play "French: Tarrasch" positions against Fritz on various levels Including download & stream for iPad, tablet etc: can be unlocked with imprinted key System requirements: Minimum: Pentium III 1 GHz, 1 GB RAM, Windows 8.1, DirectX9 graphic card with 256 MB RAM, DVD-ROM drive, Windows Media Player 9 and internet connection for program activation. Recommended: PC Intel Core i7, 2.8 GHz, 4 GB RAM, Windows 10 or 11 , DirectX10 graphic card (or compatible) with 512 MB RAM or better, 100% DirectX10 compatible sound card, Windows Media Player 11, DVDROM drive and internet connection for program activation. , Hobbys & Freizeit > Software , Erscheinungsjahr: 20231114, Produktform: DI, Titel der Reihe: Fritztrainer - Interaktives Video-Schachtraining##, Autoren: Sokolov, Ivan, Keyword: Schach; Schachstrategie; Schachtraining, Fachschema: Schach / Software, Warengruppe: Software/Sport/Sonstige Sportarten, Fachkategorie: Andere Sportarten und sportliche Wettbewerbe, Mindestalter FSK-Angabe: 0, Sekunden: 230, Text Sprache: eng, UNSPSC: 85234910, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 85234910, Verlag: Chess Base, Verlag: Chess Base, Verlag: ChessBase GmbH, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 190, Breite: 140, Gewicht: 85, Produktform: DVD-ROM, Genre: Software, Genre: Software, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: LIB_MEDIEN, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Software,
Preis: 36.25 € | Versand*: 0 €
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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.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Verbesserung der Natural Language Understanding-Systeme?
Die gängigsten Methoden zur Verbesserung von Natural Language Understanding-Systemen sind die Verwendung von Deep Learning-Techniken wie neuronale Netzwerke, die Integration von Transfer Learning für die Nutzung bereits trainierter Modelle und die Anwendung von Reinforcement Learning zur kontinuierlichen Optimierung der Systeme. Zudem werden auch Techniken wie Data Augmentation, Pretraining und Fine-tuning eingesetzt, um die Leistungsfähigkeit der Systeme zu steigern. Es ist wichtig, eine Kombination dieser Methoden zu verwenden, um die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Vielseitigkeit von Natural Language Understanding-Systemen zu verbessern.
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Wie kann Natural Language Understanding die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessern?
Natural Language Understanding ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Kommunikation natürlicher und effizienter macht. Durch die Verbesserung der Interaktion können Benutzer komplexe Aufgaben schneller und einfacher erledigen. Außerdem kann Natural Language Understanding die Benutzererfahrung personalisieren und an die individuellen Bedürfnisse anpassen.
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Was sind die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung von Natural Language Understanding Systemen?
Die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung von Natural Language Understanding Systemen sind die Vielfalt und Komplexität menschlicher Sprache, die Berücksichtigung von Kontext und Bedeutung sowie die Bewältigung von Ambiguitäten und Mehrdeutigkeiten. Zudem müssen solche Systeme in der Lage sein, kontinuierlich dazuzulernen und sich an neue Sprachmuster anzupassen, um eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Schließlich ist auch die Datenschutz und Sicherheit von sensiblen Informationen eine zentrale Herausforderung, die bei der Entwicklung solcher Systeme berücksichtigt werden muss.
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