Produkte zum Begriff Learning:
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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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Krestovnikoff, Miranda: Das Meer - Wichtige Themen: Artenvielfalt und Naturschutz in einem extragroßen Buch mit Neonfarbe auf dem Cover
Das Meer - Wichtige Themen: Artenvielfalt und Naturschutz in einem extragroßen Buch mit Neonfarbe auf dem Cover , Taucht ein in die Tiefen und erforscht die erstaunliche Welt der Meere und Ozeane! Unzählige Meerestiere gibt es dort zu entdecken: von Blauwal, Tintenfisch und Auster bis hin zum winzigen Krill. Aber nicht nur die Schönheit der Unterwasserwelten, auch gefährliche Räuber, seltsame Kreaturen und schädlicher Plastikmüll lauern in der Tiefe. Von tropischen Sandstränden bis zu den eisigen Polarmeeren nimmt euch dieses Buch mit auf eine Reise durchs Wasser und führt zu vielen faszinierenden Lebensräumen auf unserem blauen Planeten. Opulente Illustrationen und detailreiche Informationen laden Klein und Groß zum Forschen und Staunen ein. Welche Wunder wohl darauf warten, von euch entdeckt zu werden? , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 19.95 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
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Easy Learning
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Preis: 23.96 € | Versand*: 6.96 €
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Wie beeinflusst die Fischerei die marine Ökosysteme und wie können nachhaltige Praktiken gefördert werden?
Die Fischerei kann marine Ökosysteme durch Überfischung, Beifang und Zerstörung von Lebensräumen negativ beeinflussen. Nachhaltige Praktiken wie Quotenregelungen, Schutzzonen und selektive Fangmethoden können dazu beitragen, die Auswirkungen der Fischerei auf die Ökosysteme zu minimieren. Durch die Förderung von Zertifizierungen wie dem MSC-Siegel und die Einhaltung internationaler Abkommen können nachhaltige Praktiken in der Fischerei weiter verbreitet 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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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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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Wie ökologisch ist Bio?
Wie ökologisch Bio-Produkte sind, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Einerseits werden bei der Bio-Landwirtschaft keine chemisch-synthetischen Pestizide und Düngemittel eingesetzt, was sich positiv auf die Umwelt auswirkt. Andererseits kann der Anbau von Bio-Produkten aufgrund geringerer Erträge mehr Fläche benötigen, was wiederum negative Auswirkungen auf die Umwelt haben kann. Zudem werden Bio-Produkte oft über weite Strecken transportiert, was zu einem höheren CO2-Ausstoß führen kann. Insgesamt kann man sagen, dass Bio-Produkte im Vergleich zu konventionell hergestellten Produkten in vielen Fällen ökologischer sind, aber auch hier gibt es noch Verbesserungspotenzial.
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Wie können wir den Naturschutz effektiv fördern, um die Artenvielfalt und die Ökosysteme zu erhalten?
1. Durch Schutzgebiete und Naturschutzmaßnahmen können wir bedrohte Arten und Lebensräume bewahren. 2. Aufklärung und Sensibilisierung der Bevölkerung für Umweltthemen sind wichtig. 3. Nachhaltige Landnutzung und Reduzierung von Umweltbelastungen sind entscheidend für den Naturschutz.
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Was sind die Vorteile biologisch abbaubarer Produkte in Bezug auf Umweltschutz und Nachhaltigkeit?
Biologisch abbaubare Produkte sind umweltfreundlicher, da sie sich im Vergleich zu herkömmlichen Produkten schneller zersetzen und weniger schädliche Chemikalien freisetzen. Sie helfen dabei, die Belastung von Deponien zu reduzieren und tragen zur Schonung natürlicher Ressourcen bei. Durch ihre nachhaltige Herstellung und Entsorgung leisten sie einen Beitrag zum Schutz der Umwelt und zur Förderung eines nachhaltigen Lebensstils.
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