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Machine Learning and AI for Healthcare, Fachbücher von Arjun Panesar
Das Buch "Machine Learning and AI for Healthcare" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. In dieser aktualisierten zweiten Auflage werden die neuesten Entwicklungen in den Bereichen massive Daten, maschinelles Lernen und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI behandelt. Die Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in reale Anwendungen intelligenter Systeme im Gesundheitssektor und die Herausforderungen, die mit der Verwaltung grosser Datenmengen verbunden sind. Das Buch enthält aktualisierte Fallstudien von globalen Gesundheitsdienstleistern, die den Einsatz von Big Data und KI im Kampf gegen chronische und neuartige Krankheiten, einschliesslich COVID-19, veranschaulichen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen der digitalen Gesundheitsversorgung und die Zukunft der KI im Management der Bevölkerungsgesundheit erörtert. Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, dessen Leistung bewerten und die Ergebnisse innerhalb ihrer Organisation operationalisieren können.
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin Jurecek
Das Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.
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Machine Learning and AI Beyond the Basics, Fachbücher von Sebastian RaschkaLernen Sie die Antworten auf 30 zukunftsweisende Fragen im Bereich maschinelles Lernen und KI und steigern Sie Ihre Expertise in diesem Bereich. Wenn Sie bereit sind, über grundlegende Konzepte hinauszugehen und tiefer in maschinelles Lernen, tiefes Lernen und KI einzutauchen, wird das Frage-Antwort-Format von Machine Learning Q and AI Ihnen helfen, schnell und einfach voranzukommen, ohne viel Aufwand. Entstanden aus Fragen, die häufig von Autor Sebastian Raschka gestellt werden, macht der direkte, pragmatische Ansatz dieses Buches fortgeschrittene Themen zugänglicher und wirklich ansprechend. Jedes kurze, eigenständige Kapitel behandelt eine grundlegende Frage in der KI und entfaltet sie mit klaren Erklärungen, Diagrammen und praktischen Übungen. Was ist enthalten: Fokussierte Kapitel: Wichtige Fragen in der KI werden prägnant beantwortet, und komplexe Ideen werden in leicht verdauliche Teile zerlegt. Breites Themenspektrum: Raschka behandelt Themen von neuronalen Netzwerkarchitekturen und Modellevaluierung bis hin zu Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Praktische Anwendungen: Lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Modellleistung, Feinabstimmung grosser Modelle und mehr. Sie werden auch erkunden, wie man: - Die verschiedenen Quellen der Zufälligkeit im Training von neuronalen Netzwerken verwaltet - Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen unterscheidet - Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen reduziert - Konfidenzintervalle für Klassifikatoren konstruiert und Modelle mit begrenzten beschrifteten Daten optimiert - Zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen wählt - Leistungsmetriken für die natürliche Sprachverarbeitung versteht - Die induktiven Verzerrungen in Vision-Transformern nachvollzieht Wenn Sie auf der Suche nach der perfekten Ressource sind, um Ihr Verständnis des maschinellen Lernens zu vertiefen, wird Machine Learning Q and AI es Ihnen leicht machen, Ihr Wissen über die Grundlagen hinaus schmerzlos zu erweitern.27,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing, Fachbücher von Dmitry VostokovDas Buch "Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing" bietet eine umfassende Einführung in die Techniken und Methoden des Debuggings in Python, speziell im Kontext von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Cloud-Computing. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Diagnose und Behebung von Softwareproblemen entwickeln möchten. Der Autor, Dmitry Vostokov, präsentiert einen neuartigen, musterorientierten Ansatz, der es ermöglicht, anormale Softwarestrukturen und -verhalten zu identifizieren und zu analysieren. Das Buch beginnt mit einer Einführung in den Prozess der softwarediagnostischen Analyse, bevor es zu praktischen Fallstudien übergeht, die verschiedene Debugging-Muster in Python demonstrieren. Leserinnen und Leser werden mit spezifischen Techniken für Cloud-native und maschinelles Lernen vertraut gemacht und lernen, wie aktuelle Fortschritte in diesen Bereichen das Debugging unterstützen können. Durch die Analyse von Umgebungsproblemen, Abstürzen, Leistungsabfällen und anderen Herausforderungen erhalten die Leserinnen und Leser wertvolle Einblicke in die effektive Nutzung von Debugging-Tools wie WinDbg und GDB.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation, Ratgeber von R. Rekha, M. V. SuganyadeviDas Buch "Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation" bietet eine umfassende Untersuchung der aktuellen Trends im Ingenieurwesen, mit einem besonderen Fokus auf bahnbrechende Fortschritte, die die Zukunft der Technologie prägen. Es ist so strukturiert, dass es Wissen und Verständnis über zentrale Forschungsbereiche entwickelt, die sowohl die Industrie als auch die Wissenschaft transformieren. Die Kapitel befassen sich mit aufkommenden Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Big Data Analytics und dem Internet der Dinge (IoT). Jedes dieser Themen wird von renommierten Forschenden präsentiert, die an der Spitze der Innovation in ihren jeweiligen Bereichen stehen. KI und ML revolutionieren beispielsweise die Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Sektoren, von der Gesundheitsversorgung bis zur Fertigung. Big Data Analytics liefert ohne Präzedenzfälle Einblicke, indem es riesige Datenmengen verarbeitet und so informiertere und effizientere Entscheidungen ermöglicht. Das IoT schafft vernetzte Systeme, die Automatisierung verbessern und intelligentere Umgebungen ermöglichen.97,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian Huang
Das Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.
106,99 €*
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Human and Machine Learning, Fachbücher von Fang Chen, Jianlong Zhou
Das Buch "Human and Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der Schnittstelle zwischen menschlichem und maschinellem Lernen. Angesichts der rasanten Entwicklungen in den Algorithmen des maschinellen Lernens, der exponentiellen Zunahme von Datenmengen und der verbesserten Rechenleistung wird die Notwendigkeit einer transparenten Interpretation dieser Technologien immer deutlicher. Die Autoren beleuchten die Herausforderungen, die mit der Black-Box-Natur vieler ML-Methoden verbunden sind, und bieten Perspektiven zur Verbesserung der Benutzerakzeptanz und des Vertrauens in maschinelle Lernlösungen. Durch die Untersuchung von Visualisierung, Erklärbarkeit und menschlichen kognitiven Reaktionen auf ML-gestützte Entscheidungen wird ein Rahmen geschaffen, der sowohl Forscher als auch Praktiker inspiriert, menschzentrierte Algorithmen zu entwickeln und die Ergebnisse des maschinellen Lernens effektiv zu nutzen. Dieses Buch ist ein wertvolles Werk für alle, die sich mit den aktuellen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und dessen Anwendungen beschäftigen.
69,54 €*
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Machine Learning and AI for Healthcare, Fachbücher von Arjun PanesarDas Buch "Machine Learning and AI for Healthcare" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. In dieser aktualisierten zweiten Auflage werden die neuesten Entwicklungen in den Bereichen massive Daten, maschinelles Lernen und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI behandelt. Die Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in reale Anwendungen intelligenter Systeme im Gesundheitssektor und die Herausforderungen, die mit der Verwaltung grosser Datenmengen verbunden sind. Das Buch enthält aktualisierte Fallstudien von globalen Gesundheitsdienstleistern, die den Einsatz von Big Data und KI im Kampf gegen chronische und neuartige Krankheiten, einschliesslich COVID-19, veranschaulichen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen der digitalen Gesundheitsversorgung und die Zukunft der KI im Management der Bevölkerungsgesundheit erörtert. Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, dessen Leistung bewerten und die Ergebnisse innerhalb ihrer Organisation operationalisieren können.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and AI Beyond the Basics, Fachbücher von Sebastian RaschkaLernen Sie die Antworten auf 30 zukunftsweisende Fragen im Bereich maschinelles Lernen und KI und steigern Sie Ihre Expertise in diesem Bereich. Wenn Sie bereit sind, über grundlegende Konzepte hinauszugehen und tiefer in maschinelles Lernen, tiefes Lernen und KI einzutauchen, wird das Frage-Antwort-Format von Machine Learning Q and AI Ihnen helfen, schnell und einfach voranzukommen, ohne viel Aufwand. Entstanden aus Fragen, die häufig von Autor Sebastian Raschka gestellt werden, macht der direkte, pragmatische Ansatz dieses Buches fortgeschrittene Themen zugänglicher und wirklich ansprechend. Jedes kurze, eigenständige Kapitel behandelt eine grundlegende Frage in der KI und entfaltet sie mit klaren Erklärungen, Diagrammen und praktischen Übungen. Was ist enthalten: Fokussierte Kapitel: Wichtige Fragen in der KI werden prägnant beantwortet, und komplexe Ideen werden in leicht verdauliche Teile zerlegt. Breites Themenspektrum: Raschka behandelt Themen von neuronalen Netzwerkarchitekturen und Modellevaluierung bis hin zu Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Praktische Anwendungen: Lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Modellleistung, Feinabstimmung grosser Modelle und mehr. Sie werden auch erkunden, wie man: - Die verschiedenen Quellen der Zufälligkeit im Training von neuronalen Netzwerken verwaltet - Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen unterscheidet - Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen reduziert - Konfidenzintervalle für Klassifikatoren konstruiert und Modelle mit begrenzten beschrifteten Daten optimiert - Zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen wählt - Leistungsmetriken für die natürliche Sprachverarbeitung versteht - Die induktiven Verzerrungen in Vision-Transformern nachvollzieht Wenn Sie auf der Suche nach der perfekten Ressource sind, um Ihr Verständnis des maschinellen Lernens zu vertiefen, wird Machine Learning Q and AI es Ihnen leicht machen, Ihr Wissen über die Grundlagen hinaus schmerzlos zu erweitern.27,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing, Fachbücher von Dmitry VostokovDas Buch "Python Debugging for AI, Machine Learning, and Cloud Computing" bietet eine umfassende Einführung in die Techniken und Methoden des Debuggings in Python, speziell im Kontext von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Cloud-Computing. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Diagnose und Behebung von Softwareproblemen entwickeln möchten. Der Autor, Dmitry Vostokov, präsentiert einen neuartigen, musterorientierten Ansatz, der es ermöglicht, anormale Softwarestrukturen und -verhalten zu identifizieren und zu analysieren. Das Buch beginnt mit einer Einführung in den Prozess der softwarediagnostischen Analyse, bevor es zu praktischen Fallstudien übergeht, die verschiedene Debugging-Muster in Python demonstrieren. Leserinnen und Leser werden mit spezifischen Techniken für Cloud-native und maschinelles Lernen vertraut gemacht und lernen, wie aktuelle Fortschritte in diesen Bereichen das Debugging unterstützen können. Durch die Analyse von Umgebungsproblemen, Abstürzen, Leistungsabfällen und anderen Herausforderungen erhalten die Leserinnen und Leser wertvolle Einblicke in die effektive Nutzung von Debugging-Tools wie WinDbg und GDB.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation, Ratgeber von R. Rekha, M. V. SuganyadeviDas Buch "Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation" bietet eine umfassende Untersuchung der aktuellen Trends im Ingenieurwesen, mit einem besonderen Fokus auf bahnbrechende Fortschritte, die die Zukunft der Technologie prägen. Es ist so strukturiert, dass es Wissen und Verständnis über zentrale Forschungsbereiche entwickelt, die sowohl die Industrie als auch die Wissenschaft transformieren. Die Kapitel befassen sich mit aufkommenden Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Big Data Analytics und dem Internet der Dinge (IoT). Jedes dieser Themen wird von renommierten Forschenden präsentiert, die an der Spitze der Innovation in ihren jeweiligen Bereichen stehen. KI und ML revolutionieren beispielsweise die Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Sektoren, von der Gesundheitsversorgung bis zur Fertigung. Big Data Analytics liefert ohne Präzedenzfälle Einblicke, indem es riesige Datenmengen verarbeitet und so informiertere und effizientere Entscheidungen ermöglicht. Das IoT schafft vernetzte Systeme, die Automatisierung verbessern und intelligentere Umgebungen ermöglichen.97,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian HuangDas Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Human and Machine Learning, Fachbücher von Fang Chen, Jianlong ZhouDas Buch "Human and Machine Learning" bietet eine umfassende Analyse der Schnittstelle zwischen menschlichem und maschinellem Lernen. Angesichts der rasanten Entwicklungen in den Algorithmen des maschinellen Lernens, der exponentiellen Zunahme von Datenmengen und der verbesserten Rechenleistung wird die Notwendigkeit einer transparenten Interpretation dieser Technologien immer deutlicher. Die Autoren beleuchten die Herausforderungen, die mit der Black-Box-Natur vieler ML-Methoden verbunden sind, und bieten Perspektiven zur Verbesserung der Benutzerakzeptanz und des Vertrauens in maschinelle Lernlösungen. Durch die Untersuchung von Visualisierung, Erklärbarkeit und menschlichen kognitiven Reaktionen auf ML-gestützte Entscheidungen wird ein Rahmen geschaffen, der sowohl Forscher als auch Praktiker inspiriert, menschzentrierte Algorithmen zu entwickeln und die Ergebnisse des maschinellen Lernens effektiv zu nutzen. Dieses Buch ist ein wertvolles Werk für alle, die sich mit den aktuellen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und dessen Anwendungen beschäftigen.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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