sven hilbert (9 risultati)

Condizione: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.

Festeinband. Condizione: Sehr gut. 361 Seiten Sven Hilbert, Fritzlar im Zeitalter der Reformation und Konfessionalisierung . Quellen und Forschungen zur hessischen Geschichte Band 149, Hessische Historische Kommission, Festeinband, 2006, 361 Seiten, gebraucht, nur leichte Gebrauchsspuren, sehr guter gebrauchter Zustand, keine Eintragungen oder Anstreichungen. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 550.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch richtet sich an alle, welche die enormen Potenziale maschinellen Lernens für wissenschaftliche Fragestellungen und innovative Ansätze in Studium oder Beruf nutzen möchten. Denn maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten zum effizienten Umgang mit umfassenden, komplex strukturierten und sich schnell entwickelnden Daten. Zunächst werden Grundideen und typische Anwendungsfelder maschinellen Lernens sowie dessen Vorzüge gegenüber inferenzstatistischen Verfahren erläutert. Daran schließen praktische Hinweise dazu an, wie Daten für maschinelle Lernprozesse aufbereitet werden und wie diese durch Anpassung verschiedener Parameter möglichst optimale Ergebnisse erzielen können. Von den hierzu einsetzbaren Modellen werden die gängigsten theoretisch und anhand anschaulicher Beispiele vorgestellt. Auch auf verschiedene Optionen zur besseren Interpretierbarkeit sowie auf spezifische Limitationen von Analyseresultaten wird eingegangen. Weiterführende Anwendungsfälle und verständlich kommentierte Analysecodes sind auf dem GitHub-Repositorium zu diesem Buch auf SpringerLink online verfügbar.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning | Eine Einführung für Psychologie, Geistes- und Sozialwissenschaften | Sven Hilbert (u. a.) | Taschenbuch | xv | Deutsch | 2025 | Springer VS | EAN 9783658436483 | Verantwortliche Person für die EU: Springer VS in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

Condizione: new. Questo è un articolo print on demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Buch richtet sich an alle, welche die enormen Potenziale maschinellen Lernens für wissenschaftliche Fragestellungen und innovative Ansätze in Studium oder Beruf nutzen möchten. Denn maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten zum effizienten Umgang mit umfassenden, komplex strukturierten und sich schnell entwickelnden Daten. Zunächst werden Grundideen und typische Anwendungsfelder maschinellen Lernens sowie dessen Vorzüge gegenüber inferenzstatistischen Verfahren erläutert. Daran schließen praktische Hinweise dazu an, wie Daten für maschinelle Lernprozesse aufbereitet werden und wie diese durch Anpassung verschiedener Parameter möglichst optimale Ergebnisse erzielen können. Von den hierzu einsetzbaren Modellen werden die gängigsten theoretisch und anhand anschaulicher Beispiele vorgestellt. Auch auf verschiedene Optionen zur besseren Interpretierbarkeit sowie auf spezifische Limitationen von Analyseresultaten wird eingegangen. Weiterführende Anwendungsfälle und verständlich kommentierte Analysecodes sind auf dem GitHub-Repositorium zu diesem Buch auf SpringerLink online verfügbar. 172 pp. Deutsch.

Condizione: New. PRINT ON DEMAND.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieses Buch richtet sich an alle, welche die enormen Potenziale maschinellen Lernens für wissenschaftliche Fragestellungen und innovative Ansätze in Studium oder Beruf nutzen möchten. Denn maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten zum effizienten Umgang mit umfassenden, komplex strukturierten und sich schnell entwickelnden Daten. Zunächst werden Grundideen und typische Anwendungsfelder maschinellen Lernens sowie dessen Vorzüge gegenüber inferenzstatistischen Verfahren erläutert. Daran schließen praktische Hinweise dazu an, wie Daten für maschinelle Lernprozesse aufbereitet werden und wie diese durch Anpassung verschiedener Parameter möglichst optimale Ergebnisse erzielen können. Von den hierzu einsetzbaren Modellen werden die gängigsten theoretisch und anhand anschaulicher Beispiele vorgestellt. Auch auf verschiedene Optionen zur besseren Interpretierbarkeit sowie auf spezifische Limitationen von Analyseresultaten wird eingegangen. Weiterführende Anwendungsfälle und verständlich kommentierte Analysecodes sind auf dem GitHub-Repositorium zu diesem Buch auf SpringerLink online verfügbar.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 172 pp. Deutsch.