Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-05-11
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-04-01
> findR *
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-04-15
> findR *
MEHR ANZEIGEN
Bücher von Soo, Kenneth
Sie suchen ein Buch oder Publikation vonSoo, Kenneth ? Bei Buch findr finden Sie alle Bücher Soo, Kenneth.
Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr hat zahlreiche Bücher
von Soo, Kenneth im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das passende Buch oder die
Publiketion für Ihr Lesevergnügen oder Ihr Interessensgebiet. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus
unserer großen Auswahl das Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und
populärwissenschaftliche Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zu Ihrem Thema einfach online und lassen Sie es sich
bequem nach Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch
von Soo, Kenneth .
Soo, Kenneth - Große Auswahl an Publikationen bei Buch findr
Bei uns finden Sie Bücher aller beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher
von Soo, Kenneth die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche Fakten
vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl Bücher
verschiedenster Genres, Verlage, Schlagworte Genre bei Buchfindr:
Unser Repertoire umfasst Bücher von
Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie
unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien
zu finden. Neben Büchern von Soo, Kenneth und Büchern aus verschiedenen Kategorien finden Sie schnell und
einfach auch eine Auflistung thematisch passender Publikationen. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem
Lesevergnügen steht nichts im Wege. Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die
bestellten Bücher schnell und bequem zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen,
Buchempfehlungen und Rezensionen zu studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen
das Team von Buchfindr.
