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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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SPORT 2000 Promo Mini-Fußball
SPORT 2000 Promo Mini Fußball Produktdetails: Nicht nur für Kids prima: der Minifußball von SPORT 2000.Halt Dich fit mit Soccer! Mit dem Mini, der überallhin mitkann, macht das Fußballspielen einen Riesenspaß.Der Miniball eignet sich super zum Kicken während der Mittagspause oder wann immer Dir danach ist Mit seinen 120 bis 130 Gramm ist er ein echtes Leichtgewicht. Material: PVC
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Spielanalyse und die Leistungsoptimierung im Fußball?
Maschinelles Lernen ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, um Muster und Trends in Spielerleistungen zu identifizieren. Dadurch können Trainer und Analysten fundierte Entscheidungen treffen, um die Leistung der Spieler zu verbessern. Die Technologie wird auch eingesetzt, um taktische Strategien zu entwickeln und Spielverläufe vorherzusagen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die taktische Analyse und das Training im Fußball?
Maschinelles Lernen ermöglicht eine detaillierte Analyse von Spielern und Gegnern, um taktische Schwächen und Stärken zu identifizieren. Durch die Nutzung von Daten können Trainer maßgeschneiderte Trainingspläne erstellen, um die Leistung ihrer Spieler zu verbessern. Die Integration von maschinellem Lernen in den Fußball kann zu einer effizienteren Spielvorbereitung und einer besseren Leistung auf dem Spielfeld führen.
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Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Leistung und Taktik im Fußball zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann dabei helfen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um die Leistung von Spielern zu optimieren. Zudem können Algorithmen eingesetzt werden, um die Taktik des Teams zu verbessern und strategische Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung von Machine Learning können Trainer und Spieler fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistung auf dem Spielfeld steigern.
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Wie kann maschinelles Lernen im Fußball dazu beitragen, die Leistung von Spielern und Teams zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um Daten zu analysieren und Muster in Spielerleistungen zu identifizieren. Dadurch können Trainer fundierte Entscheidungen treffen und Trainingseinheiten individuell anpassen. Zudem können Algorithmen eingesetzt werden, um taktische Strategien zu optimieren und Spielverläufe vorherzusagen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Weihnachtsbaumschmuck Fußball D: 5,6cm Weihnachtskugel Sport
Weihnachtsbaumschmuck Fußball - Christbaumschmuck - Glas - D: 5,6cm - schwarz, weiß Was ein genialer und ausgefallener Baumschmuck! Der Christbaumschmuck in Form eines Fußballs gehört an jeden modernen Weihnachtbaum. Dieser Fußball ist nicht zum Spielen geeignet, sondern ist ein Baumschmuck der besonderen Art und ein echtes Highlight an Deinem Tannenbaum oder als Weihnachtsgeschenk! :-) Material: Glas Farbe: Schwarz / Weiß Höhe: 6,6cm Durchmesser: 5,6cm Inkl. Aufhänger Anwendungsraum: Innen
Preis: 11.90 € | Versand*: 0.00 € -
Marketing im Sport
Marketing im Sport , Um heute im Sportmarketing erfolgreich zu sein, benötigt man nicht nur grundlegendes Marketingwissen und ein tiefergehendes Verständnis für die Besonderheiten des Sports. Wer sich mit innovativen Vermarktungskonzepten an die Spitze bringen will, muss zudem die neuesten, internationalen Sportmarketing-Trends kennen und beherrschen. Markenmanagement, Sportsponsoring, Neuromarketing, Social Media und vieles mehr: Wie man erfolgreich im Sportmarketing agiert, erfährt man in diesem Standardwerk von Gerd Nufer und André Bühler, das bereits in der 3. Auflage erscheint. Renommierte Experten aus dem Sportbusiness erläutern fundiert und praxisnah - die erforderlichen fachlichen Grundlagen der Sportvermarktung, - die beiden Perspektiven Marketing von Sport und Marketing mit Sport, - aktuelle Trends und Entwicklungen im Sportmarketing sowie - den Stand und die Zukunftsaussichten des Sportmarketing in Europa. Umfassendes Know-how, um im modernen Sportmarketing die Konkurrenz auf die Plätze zu verweisen - mit vielen Beispielen und Fallstudien, Übungen und Kontrollfragen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3., völlig neu bearbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 20130124, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Sportmanagement#02#, Redaktion: Nufer, Gerd~Bühler, André, Auflage: 13003, Auflage/Ausgabe: 3., völlig neu bearbeitete Auflage, Abbildungen: mit zahlreichen Fallstudien und Praxisbeispielen, Fachschema: Event-Management~Management / Event-Management~Absatz / Marketing~Marketing~Vermarktung~Sport / Wirtschaft, Recht~Dienstleistung~Tertiärer Sektor, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Sportrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, Seitenanzahl: XIII, Seitenanzahl: 656, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Schmidt, Erich Verlag, Verlag: Schmidt, Erich Verlag, Verlag: Schmidt, Erich, Länge: 233, Breite: 158, Höhe: 43, Gewicht: 1017, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783503129126, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.95 € | Versand*: 0 € -
Management im Sport
Management im Sport , Wer auf dem Spielfeld des Sportbusiness Entscheidungen trifft, ohne die Besonderheiten der Branche zu berücksichtigen, geht hohe Risiken ein. Um den immer schwierigeren Spagat zwischen sportlichen Ambitionen und seriösem Wirtschaften zu meistern, ist sportökonomisches Spezialwissen unabdingbar. Wie man erfolgreich im Sportmanagement agiert und diese Risiken vermeidet, zeigt das Standardwerk von Gerd Nufer und André Bühler, das bereits in der 3. Auflage erscheint. Renommierte Sportökonomie-Experten verraten, - welche Besonderheiten für den Wirtschafts- und Wachstumsmarkt Sport gelten, - wie betriebswirtschaftliche Disziplinen im Sportmanagement angewendet werden, - welche aktuellen Trends das Sportmanagement prägen und - wie sich der Arbeitsmarkt für Sportmanager entwickelt. Hervorragend für Studium und Praxis geeignet - dank vieler Beispiele und Fallstudien, Kontrollfragen und prägnanter Übersichten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: neu bearbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20120903, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Sportmanagement#01#, Redaktion: Nufer, Gerd~Bühler, André, Auflage: 12003, Auflage/Ausgabe: neu bearbeitete und erweiterte Auflage, Abbildungen: mit zahlreichen Abbildungen und Fallbeispielen, Fachschema: Event-Management~Management / Event-Management~Absatz / Marketing~Marketing~Vermarktung~Sport / Wirtschaft, Recht~Dienstleistung~Tertiärer Sektor, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Sportrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, Seitenanzahl: XIII, Seitenanzahl: 659, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Schmidt, Erich Verlag, Verlag: Schmidt, Erich Verlag, Verlag: Schmidt, Erich, Länge: 233, Breite: 158, Höhe: 43, Gewicht: 1034, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783503126934 9783503110070, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Sind Datenwissenschaft und maschinelles Lernen also Trends aus KI-Hypes?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind nicht nur Trends aus KI-Hypes, sondern auch wichtige und etablierte Bereiche in der Informatik. Sie basieren auf statistischen Methoden und Algorithmen, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Diese Techniken werden in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
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Wie kann man Ki und maschinelles Lernen mit C verwenden?
Um KI und maschinelles Lernen mit C zu verwenden, kann man auf Bibliotheken wie TensorFlow oder Caffe zurückgreifen, die C-Schnittstellen anbieten. Diese Bibliotheken ermöglichen es, komplexe KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus kann man auch eigene Algorithmen und Modelle in C implementieren, um spezifische Aufgaben im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.
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Wie wird maschinelles Lernen im Fußball eingesetzt, um die Leistung der Spieler und des Teams zu verbessern?
Maschinelles Lernen wird im Fußball eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die die Leistung der Spieler und des Teams beeinflussen. Durch die Verwendung von Algorithmen können Trainer und Analysten Einblicke gewinnen, die ihnen helfen, taktische Entscheidungen zu treffen und Trainingseinheiten zu optimieren. Dies kann dazu beitragen, die Leistung der Spieler zu verbessern und die Chancen auf Erfolg im Spiel zu erhöhen.
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