Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert.
Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern
Aktualisiert: 2023-06-29
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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert.
Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern
Aktualisiert: 2023-06-29
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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert.
Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern
Aktualisiert: 2023-05-04
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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert.
Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern
Aktualisiert: 2021-01-25
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Wandlungsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, proaktiv oder reaktiv Maßnahmen für die Modifikation seiner Eigenschaften schnell und effizient zu entwickeln, umzusetzen und anzuwenden sowie sich proaktiv darauf vorzubereiten, inaktiv zu sein und passiv Einwirkungen aus der Umwelt zu tolerieren. Die Eigenschaften wandlungsfähiger Systeme werden häufig als Indikatoren (z.B. Modularität, Wissen) verwendet. Dabei existiert eine Vielzahl potenzieller Indikatoren, deren jeweilige Relevanz jedoch ungeklärt ist. Hier setzt die Zielstellung der vorliegenden Arbeit an. Das Erkenntnisziel ist die Erklärung der Wandlungsfähigkeit sozio-technischer Systeme. Zu diesem Zweck wird ein Erklärungsmodell der indikatorbasierten Wandlungsfähigkeit erstellt, das zum Nachweis von Wandlungsfähigkeit, zur Bewertung dieser sowie zur Systemanalyse genutzt werden kann. Weiterhin wird exemplarisch eine positive Korrelation von Wandlungsfähigkeit und Schnelligkeit sowie Effizienz bei Veränderungsprojekten nachgewiesen.
Aktualisiert: 2019-04-05
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Wandlungsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, proaktiv oder reaktiv Maßnahmen für die Modifikation seiner Eigenschaften schnell und effizient zu entwickeln, umzusetzen und anzuwenden sowie sich proaktiv darauf vorzubereiten, inaktiv zu sein und passiv Einwirkungen aus der Umwelt zu tolerieren. Die Eigenschaften wandlungsfähiger Systeme werden häufig als Indikatoren (z.B. Modularität, Wissen) verwendet. Dabei existiert eine Vielzahl potenzieller Indikatoren, deren jeweilige Relevanz jedoch ungeklärt ist. Hier setzt die Zielstellung der vorliegenden Arbeit an. Das Erkenntnisziel ist die Erklärung der Wandlungsfähigkeit sozio-technischer Systeme. Zu diesem Zweck wird ein Erklärungsmodell der indikatorbasierten Wandlungsfähigkeit erstellt, das zum Nachweis von Wandlungsfähigkeit, zur Bewertung dieser sowie zur Systemanalyse genutzt werden kann. Weiterhin wird exemplarisch eine positive Korrelation von Wandlungsfähigkeit und Schnelligkeit sowie Effizienz bei Veränderungsprojekten nachgewiesen.
Aktualisiert: 2020-01-14
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Aktualisiert: 2023-04-04
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