neuronale netze und deep learning kapieren online kopen

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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren

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Neuronale Netze kompakt

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich;

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Wie funktionieren kunstliche neuronale Netze? Kategorisierung und Anwendungsbereiche kunstlicher Intelligenz

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TensorFlow für Dummies

wenig A1/4ber neuronale Netze und Deep Learning wissen. Sie erfahren, auf welchen Prinzipien TensorFlow basiert und wie Sie mit TensorFlow;

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Diskriminanzanalyse Und Kuenstliche Neuronale Netze Zur Klassifizierung Von Jahresabschluessen

der Bestrebungen, die Kreditbearbeitung zu rationalisieren und die Kreditentscheidungen zu objektivieren, wurden in den letzten Jahren vermehrt moderne;

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Systemtheorie 2

Band 2 behandelt mehrdimensionale, diskontinuierliche Signale und Systeme, nichtlineare, ruckgekoppelte dynamische sowie adaptive Systeme;

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Untersuchung, Implementierung und Einsatz des Levenberg-Marquardt-Algorithmus zur Analyse von Chip-Fertigungsdaten

wie Backpropagation oder Counterpropagation, in diesen Simulator implementiert und auf seine Potentiale bei der Analyse von Chip-Fertigungsdaten evaluiert;

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Neuronale Netze - Grundlagen

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Neuronale Netze mit C# programmieren

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Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme

Neuronale Netze erfreuen sich einer wachsenden Popularitat, die sich in einer Viel- zahl von Veroffentlichungen und industriellen;

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Die Eignung Neuronaler Netze fur die Mining-Funktionen Clustern und Vorhersage

Forschungsrichtung etabliert, die bislang isoliert arbeitende Einzeldisziplinen vereinigt. Zu nennen sind die Disziplinen Statistik, Datenbank- und;

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Handbuch Der Künstlichen Intelligenz

""Künstliche Intelligenz"". Es vereinigt einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen: Kognition - Neuronale Netze - Suche;

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Neuronale Netze als Basis fur fortgeschrittenes Human Ressource Management

in Aufbau und Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachgebildet. Sie lernen auf eine spezifische Art und Weise und haben, beispielsweise gegenuber;

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Das Zeitalter der Daten

dadurch (kunstliche) Intelligenz erlangen. Sie erfahren naturlich auch, was neuronale Netze und Deep Learning eigentlich mit all dem zu tun haben;

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Neokognitron und Hopfield Netz als kunstliche neuronale Netze zur Mustererkennung

Zeit herauszufiltern und richtig zu interpretieren. Probleme ergeben sich allerdings bei der Portierung der nat rlichen Mustererkennung auf;

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Planung Und Entscheidung

Dieses bewährte Lehrbuch vermittelt einen Einblick in die Grundlagen unternehmerischer Planung und Entscheidung. Der Autor gibt eine;

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Anwendungsmoeglichkeiten neuronaler Netze zur Unterstutzung strategischer Entscheidungen

Fragestellungen beschrankt ist, um eine qualitative Komponente erweitert. Zu Beginn der Arbeit wird ein Uberblick uber die Inhalte und den Prozess;

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Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse

Projektarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule fur Wirtschaft und Umwelt;

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Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden

, Strukturgleichungsmodelle, die konfirmatorische Faktorenanalyse, neuronale Netze, multidimensionale Skalierung, die Korrespondenzanalyse und auswahlbasierte;

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Jahresabschlussanalyse

Der Jahresabschluss bildet die zentrale Informationsquelle zur wirtschaftlichen Situation eines Unternehmens - seine Analyse und;

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Demand Planning mittels Neuronaler Netze

erfolgsversprechende Konzept Neuronaler Netze auf das Problem der Nachfrageprognose (Demand Planning). Einsatzmoglichkeiten, Konfigurationsparameter und;

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Stand der Anwendung und Entwicklungsperspektiven der Kreditwurdigkeitsprufung mit Neuronalen Netzen und Expertensystemen

Inhaltsangabe: Gang der Untersuchung: Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung von Expertensystemen und Neuronalen Netzen;

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Analyse und Prognose des Modellzyklusses in der Automobilbranche mit kunstlichen neuronalen Netzen

die Abbildung von Zusammenhangen im Automobilbereich. Zunachst werden die Grundlagen zu Langfristprognosen und KNN dargestellt sowie die Modellzyklen;

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Data Warehousing und Data Mining

Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsunterstutzender Systeme;

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Untersuchung des Anwendungsspektrums simulationsbasierter Optimierung

Arbeit widmet sich der simulationsbasierten Optimierung. Es wird zunachst ein Uberblick uber Grundlagen zu Simulation, Optimierung und ihrer;

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Soft Computing in der Bioinformatik

Netze, Fuzzy-Logik, Maschinelles Lernen, evolutionäre Algorithmen und naturanaloge Algorithmen. Das Gemeinsame dieser Verfahren ist ihr;

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Wechselkursprognose mit Neuronalen Netzen

orientiert. Der Autor entwickelt in dieser Arbeit nachvollziehbar mehrere Neuronale Netze, die anhand realer technischer und fundamentaler Daten aus;

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