Produkt zum Begriff Learning:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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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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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Human Learning
Ormrod’s engaging, conversational writing style introduces readers to all of the essential learning theories and their real-world classroom implications The market-leading education textbook on learning theories, Human Learning, looks at a broad range of theoretical perspectives, including behaviorist, social cognitive, cognitive, constructivist, cognitive-developmental, sociocultural, and contextual. Each chapter is filled with concrete examples of how these theories apply to learning, instruction, and assessment as well as specific ways readers can apply the theories in their own classrooms. The straightforward, conversational writing style readily engages readers and helps them truly understand the concepts, principles, and theories related to human learning and cognition. The new 8th Edition includes expanded discussions of several contemporary perspectives and a variety of new topics that have emerged in recent research (e.g., motivated reasoning, desirable difficulties). Some discussions of psychological perspectives on learning that have primarily historical value have been either condensed or altogether removed to make room for recent advances in theory and research.
Preis: 90.94 € | Versand*: 0 €
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Wie erfolgt die Analyse und Auswertung eines Diagramms?
Die Analyse und Auswertung eines Diagramms erfolgt in der Regel durch das Betrachten der Datenpunkte, Linien oder Balken im Diagramm. Dabei werden mögliche Trends, Muster oder Abweichungen identifiziert und interpretiert. Zusätzlich können statistische Kennzahlen oder Vergleiche mit anderen Datenquellen herangezogen werden, um eine umfassendere Analyse durchzuführen.
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Wie lautet die Auswertung des Uhrentests zur Diagnose von Demenz?
Der Uhrentest zur Diagnose von Demenz ist ein kognitiver Test, der die Fähigkeiten zur räumlichen Orientierung, Planung und Aufmerksamkeit misst. Bei der Auswertung wird die Genauigkeit und Vollständigkeit der Zeichnung des Ziffernblatts bewertet. Fehler wie das Fehlen von Zahlen oder das falsche Anordnen der Zeiger können auf kognitive Beeinträchtigungen hinweisen, die auf eine Demenz hindeuten könnten. Eine genaue Diagnose kann jedoch nur von einem medizinischen Fachpersonal gestellt werden.
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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 funktioniert die Messung und Auswertung von Vibrationen mit einem Vibrationsmesser?"
Ein Vibrationsmesser misst Vibrationen durch Sensoren, die an der zu untersuchenden Maschine oder Struktur angebracht werden. Die gemessenen Daten werden dann aufgezeichnet und analysiert, um festzustellen, ob die Vibrationen innerhalb akzeptabler Grenzwerte liegen oder ob Maßnahmen ergriffen werden müssen, um Probleme zu beheben. Die Auswertung erfolgt anhand von Frequenzspektren, Zeitverläufen und anderen Parametern, um die Ursachen von Vibrationen zu identifizieren und geeignete Maßnahmen zur Reduzierung oder Beseitigung zu empfehlen.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
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Evolutionary Deep Learning
Discover one-of-a-kind AI strategies never before seen outside of academic papers! Learn how the principles of evolutionary computation overcome deep learning's common pitfalls and deliver adaptable model upgrades without constant manual adjustment.In Evolutionary Deep Learning you will learn how to:Solve complex design and analysis problems with evolutionary computationTune deep learning hyperparameters with evolutionary computation (EC), genetic algorithms, and particle swarm optimizationUse unsupervised learning with a deep learning autoencoder to regenerate sample dataUnderstand the basics of reinforcement learning and the Q Learning equationApply Q Learning to deep learning to produce deep reinforcement learningOptimize the loss function and network architecture of unsupervised autoencodersMake an evolutionary agent that can play an OpenAI Gym gameEvolutionary Deep Learning is a guide to improving your deep learning models with AutoML enhancements based on the principles of biological evolution. This exciting new approach utilizes lesser-known AI approaches to boost performance without hours of data annotation or model hyperparameter tuning.about the technologyEvolutionary deep learning merges the biology-simulating practices of evolutionary computation (EC) with the neural networks of deep learning. This unique approach can automate entire DL systems and help uncover new strategies and architectures. It gives new and aspiring AI engineers a set of optimization tools that can reliably improve output without demanding an endless churn of new data.about the readerFor data scientists who know Python.
Preis: 56.7 € | Versand*: 0 € -
Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 €
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Was sind die Schritte zur Überprüfung und Auswertung von Überprüfungsergebnissen in einem Projekt?
Die Schritte zur Überprüfung und Auswertung von Überprüfungsergebnissen in einem Projekt umfassen die Analyse der gesammelten Daten, die Identifizierung von Abweichungen von den Zielen und die Bewertung des Projektfortschritts. Anschließend werden Maßnahmen zur Korrektur von Problemen entwickelt und umgesetzt, um sicherzustellen, dass das Projekt erfolgreich abgeschlossen werden kann. Abschließend erfolgt die Kommunikation der Ergebnisse an alle relevanten Stakeholder, um Transparenz und Vertrauen in den Projektverlauf zu gewährleisten.
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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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Wie können Luftbildaufnahmen zur Analyse und Auswertung von Umweltveränderungen genutzt werden?
Luftbildaufnahmen ermöglichen eine schnelle und umfassende Erfassung großer Gebiete, um Umweltveränderungen wie Entwaldung, Urbanisierung oder Wasserverschmutzung zu identifizieren. Durch den Vergleich von aktuellen und historischen Luftbildern können langfristige Trends und Veränderungen in der Umwelt analysiert werden. Zudem können Luftbildaufnahmen genutzt werden, um die Effektivität von Umweltschutzmaßnahmen zu überwachen und zu bewerten.
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Welche Analyse-Software empfehlen Sie für die Auswertung großer Datenmengen in Unternehmen?
Ich empfehle die Verwendung von Software wie Tableau, Power BI oder Qlik Sense, die speziell für die Analyse großer Datenmengen in Unternehmen entwickelt wurden. Diese Tools bieten leistungsstarke Funktionen zur Visualisierung, Filterung und Interpretation von Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ist wichtig, die Bedürfnisse und Anforderungen Ihres Unternehmens zu berücksichtigen, um die am besten geeignete Analyse-Software auszuwählen.
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