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Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
Machine Learning Q and AI , "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- , >
Preis: 37.30 € | Versand*: 0 € -
GFI MailEssentials Anti-Spam Edition
Wie man GFI MailEssentials zur effektiven Spam-Abwehr einrichtet Wussten Sie, dass über 45% aller E-Mails weltweit Spam sind? Das bedeutet, fast jede zweite E-Mail in Ihrem Posteingang könnte unerwünschte oder sogar gefährliche Inhalte enthalten. Für Unternehmen ist eine zuverlässige Spam-Abwehr daher unverzichtbar. GFI MailEssentials bietet hier eine umfassende Lösung, die sich nahtlos in bestehende E-Mail-Systeme wie Exchange 2016 oder Office 365 integriert. Mit seinen regelmäßigen Updates und der benutzerfreundlichen Login-Oberfläche ermöglicht GFI MailEssentials eine effektive Filterung unerwünschter E-Mails. Dieser Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie Administratoren GFI MailEssentials optimal einrichten und konfigurieren können, um maximalen Schutz vor Spam zu gewährleisten. Von der Installation bis zur fortgeschrittenen Konfiguration ? hier finden Sie alle wichtigen Informati...
Preis: 15.95 € | Versand*: 0.00 € -
Scholl Concepts SPAM Universalreiniger 500 ml
Scholl Concepts SPAM Universalreiniger SPAM ist ein hochwirksamer und materialschonender Universalreiniger zur mühelosen Beseitigung unterschiedlichster Verschmutzungen auf nahezu allen Oberflächen im Kfz-, Boots-, Caravan-, Möbel- und Haushaltsbereich. Die "Ready To Use" Formulierung hinterlässt dabei einen angenehmen, frischen Duft.Oberflächenreinigung im KFZ-Innenraum: Rotes MicroPLUS Finishtuch mit SPAM besprühen - gesamte glatte Innenraumflächen abwischen - anschließend das Finishtuch in Wasser auswaschen und die Oberfläche erneut abwischen!Stoff und Dachhimmelreinigung: Tiefe Verschmutzungen mit SPAM einsprühen - Schmutzpartie mit angefeuchtetem roten MicroPLUS Finishtuch kreisend herausreiben - gelösten Schmutz mit Staubsauger oder Sprühextraktionsgerät absaugen!Beseitigung hartnäckiger Verkrustungen im Fahrzeuginnenbereich: Beispiel: Beseitigung von Schuhsohlenabrieb an der Türin...
Preis: 14.99 € | Versand*: 4.99 €
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Ist die PayPal-E-Mail Spam, Phishing-Mail oder nicht?
Ohne weitere Informationen kann ich nicht mit Sicherheit sagen, ob die PayPal-E-Mail Spam, Phishing oder legitim ist. Es ist wichtig, auf verdächtige Anzeichen wie Rechtschreibfehler, ungewöhnliche Absenderadressen oder Aufforderungen zur Weitergabe persönlicher Informationen zu achten. Wenn du dir unsicher bist, empfehle ich, direkt bei PayPal nachzufragen oder die E-Mail zu ignorieren.
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Welche E-Mail-Anbieter bieten den besten Schutz vor Spam und Phishing?
Google Mail, Microsoft Outlook und ProtonMail gelten als E-Mail-Anbieter mit guten Spam- und Phishing-Schutzfunktionen. Sie verfügen über fortschrittliche Filtermechanismen, die verdächtige E-Mails erkennen und in den Spam-Ordner verschieben. Nutzer können außerdem manuell verdächtige E-Mails melden, um den Schutz zu verbessern.
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Welche E-Mail Dienste bieten den besten Schutz vor Spam und Phishing-Angriffen?
Die besten E-Mail-Dienste mit Schutz vor Spam und Phishing-Angriffen sind Gmail, Outlook und ProtonMail. Diese Dienste verfügen über fortschrittliche Filtertechnologien, die verdächtige E-Mails erkennen und blockieren können. Es ist jedoch wichtig, zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen wie Zwei-Faktor-Authentifizierung zu aktivieren, um das Risiko von Cyberangriffen weiter zu minimieren.
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Wie können E-Mails automatisch auf Spam-Inhalte erkannt werden? Was sind die gebräuchlichsten Methoden zur Erkennung von Spam in E-Mail-Systemen?
E-Mails können automatisch auf Spam-Inhalte erkannt werden, indem sie bestimmte Schlüsselwörter, Phrasen oder Muster analysieren. Die gebräuchlichsten Methoden zur Erkennung von Spam in E-Mail-Systemen sind Filterung basierend auf Blacklists, Bayesian-Filterung und Machine-Learning-Algorithmen. Diese Techniken helfen dabei, verdächtige E-Mails zu identifizieren und in den Spam-Ordner zu verschieben.
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow (Géron, Aurélien)
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow , Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning Behandelt jetzt viele neue Features von Scikit-Learn sowie die Keras-Tuner-Bibliothek und die NLP-Bibliothek Transformers von Hugging Face Führt Sie methodisch geschickt in die Basics des Machine Learning mit Scikit-Learn ein und vermittelt darauf aufbauend Deep-Learning-Techniken mit Keras und TensorFlow Mit zahlreiche Übungen und Lösungen Maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning haben in den letzten Jahren eindrucksvolle Durchbrüche erlebt. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses Standardwerk verwendet konkrete Beispiele, ein Minimum an Theorie und unmittelbar einsetzbare Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme zu vermitteln. In dieser aktualisierten 3. Auflage behandelt Aurélien Géron eine große Bandbreite von Techniken: von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen helfen Ihnen, das Gelernte praktisch umzusetzen. Sie benötigen lediglich etwas Programmiererfahrung, um direkt zu starten. Lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning anhand eines umfangreichen Beispielprojekts mit Scikit-Learn Erkunden Sie zahlreiche Modelle, einschließlich Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensemble-Methoden Nutzen Sie unüberwachtes Lernen wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung Erstellen Sie neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer Verwenden Sie TensorFlow und Keras zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze für Computer Vision, Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning und generative Modelle , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, aktualisiert und erweitert, Erscheinungsjahr: 202309, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Géron, Aurélien, Übersetzung: Rother, Kristian~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, aktualisiert und erweitert, Seitenzahl/Blattzahl: 876, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: AI; Algorithmen; Artificial Intelligence; Data Science; Deep Learning; Geron; KI; Künstliche Intelligenz; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neuronale Netze; NumPy; Python; Statistische Datenanalyse; TensorFlow; matplotlib; scikit-learn, Fachschema: Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 239, Breite: 163, Höhe: 44, Gewicht: 1408, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2406797, Vorgänger EAN: 9783960091240 9783960090618, andere Sprache: 9781098125974, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 54.90 € | Versand*: 0 € -
Bartok, Larissa: Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg
Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg , Analytics-Instrumente können dabei helfen, mehr über den Lern- und Studienerfolg von Studierenden herauszufinden und geeignete Maßnahmen zur Unterstützung von Studierenden abzuleiten. Zwei Projekte, die sich Fragen zum Thema Studienerfolg widmen, wurden vom österreichischen BMBWF im Rahmen der Ausschreibung "Digitale und soziale Transformation in der Hochschulbildung" kofinanziert. Die beiden Projekte "Learning Analytics- Studierende im Fokus" und "PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement" fokussieren auf unterschiedliche Handlungsfelder und wurden zur Generierung von Synergieeffekten konzeptionell verzahnt, indem generische Herausforderungen gemeinsam bearbeitet und Lessons-Learned diskutiert wurden. Die Erkenntnisse der gemeinsamen Arbeitsgruppe mündeten in diese Arbeit, die Rahmen- und Gelingensbedingungen von Analytics-Projekten thematisiert, und anhand von exemplarischen Anwendungsszenarien eine Unterstützung bei der Implementierung bieten kann. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 27.90 € | Versand*: 0 € -
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Géron, Aurélien)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow , This best-selling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python frameworks--scikit-learn, Keras, and TensorFlow--to help you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. , > , Auflage: 3rd Edition, Erscheinungsjahr: 202211, Produktform: Kartoniert, Autoren: Géron, Aurélien, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3rd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition~COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks, Fachschema: Database~Datenbank~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Lernen~Mustererkennung~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Übersetzung, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 233, Breite: 186, Höhe: 52, Gewicht: 1511, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2654375, Vorgänger EAN: 9781492032649 9781491962299, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0080, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 72.36 € | Versand*: 0 € -
Scholl Concepts SPAM Universalreiniger APFEL EDITION 500 ml
Scholl Concepts SPAM Universalreiniger APFEL EDITION SPAM ist ein hochwirksamer und materialschonender Universalreiniger zur mühelosen Beseitigung unterschiedlichster Verschmutzungen auf nahezu allen Oberflächen im Kfz-, Boots-, Caravan-, Möbel- und Haushaltsbereich. Die "Ready To Use" Formulierung hinterlässt dabei einen angenehmen, frischen Duft.Oberflächenreinigung im KFZ-Innenraum: Rotes MicroPLUS Finishtuch mit SPAM besprühen - gesamte glatte Innenraumflächen abwischen - anschließend das Finishtuch in Wasser auswaschen und die Oberfläche erneut abwischen!Stoff und Dachhimmelreinigung: Tiefe Verschmutzungen mit SPAM einsprühen - Schmutzpartie mit angefeuchtetem roten MicroPLUS Finishtuch kreisend herausreiben - gelösten Schmutz mit Staubsauger oder Sprühextraktionsgerät absaugen!Beseitigung hartnäckiger Verkrustungen im Fahrzeuginnenbereich: Beispiel: Beseitigung von Schuhsohlenabrie...
Preis: 11.99 € | Versand*: 4.99 €
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Gibt es Unterschiede zwischen Spam und Junk-Mail?
Ja, es gibt Unterschiede zwischen Spam und Junk-Mail. Spam bezieht sich normalerweise auf unerwünschte E-Mails, die in großen Mengen an eine Vielzahl von Empfängern gesendet werden. Junk-Mail hingegen bezieht sich auf unerwünschte Werbe-E-Mails, die an eine bestimmte Person oder eine begrenzte Anzahl von Empfängern gesendet werden. Beide sind jedoch unerwünschte E-Mails, die oft als störend empfunden werden.
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Warum ist es wichtig, E-Mail-Spam zu erkennen und zu vermeiden? Wie können E-Mail-Spam-Filter dabei helfen, unerwünschte Nachrichten aus unserem Posteingang zu filtern?
Es ist wichtig, E-Mail-Spam zu erkennen und zu vermeiden, da es oft betrügerische Absichten hat, persönliche Daten stehlen kann und Zeit verschwendet. E-Mail-Spam-Filter helfen dabei, unerwünschte Nachrichten zu identifizieren und automatisch in einen separaten Ordner zu verschieben, um den Posteingang sauber zu halten. Durch regelmäßige Aktualisierungen und Anpassungen können Spam-Filter effektiv dabei helfen, den Empfang von unerwünschten E-Mails zu minimieren.
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Warum landen E-Mails mit meiner E-Mail-Adresse im Spam-/Junk-Ordner?
Es gibt verschiedene Gründe, warum E-Mails mit deiner E-Mail-Adresse im Spam- oder Junk-Ordner landen könnten. Einer der Hauptgründe ist, dass der E-Mail-Dienst oder der Spam-Filter des Empfängers deine E-Mails fälschlicherweise als Spam identifiziert. Dies kann aufgrund bestimmter Schlüsselwörter, fehlender Authentifizierung oder anderen Faktoren geschehen. Es ist auch möglich, dass du zuvor als Spam markiert wurdest und deine E-Mails daher automatisch in den Spam-Ordner verschoben werden.
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Was ist eine Spam E Mail?
Eine Spam-E-Mail ist eine unerwünschte Nachricht, die in der Regel in großen Mengen an eine Vielzahl von Empfängern gesendet wird. Oft enthalten Spam-E-Mails Werbung für Produkte oder Dienstleistungen, betrügerische Angebote oder Links zu schädlichen Websites. Das Ziel von Spam-E-Mails ist es, die Empfänger dazu zu bringen, auf Links zu klicken, persönliche Informationen preiszugeben oder betrügerische Transaktionen durchzuführen. Spam-E-Mails können auch dazu verwendet werden, Malware auf die Computer der Empfänger zu schleusen und so Schaden anzurichten. Es ist wichtig, Spam-E-Mails zu erkennen und zu vermeiden, um die Sicherheit und Privatsphäre im Internet zu schützen.
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