Titlebook: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften; Einführung in physik Marcus J Neuer Textbook 2024 Der/die Herausgeber bzw. der/die Aut

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Textbook 2024len Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex. .Dieses Lehrbuch erklärt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollständigen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich auf dabei stets auf reale technische Anwendungsszenarien. Es zeigt den Einsatz phy

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Textbook 2024icher Intelligenz mit Hilfe spezialisierter Datenbanken..Dieses Lehrbuch richtet sich somit sowohl an Studierende der Ingenieurswissenschaften, Naturwissenschaft, Medizin und Betriebswirtschaft als auch an Anwender aus der Industrie (vor allem Data Scientists), Entwickler*innen von Expertendatenbanken und Softwareentwickler*innen. .

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Physikalisch-informiertes Lernen,ie Unsicherheit als Element in die Lernverfahren integriert werden kann. Dabei stehen die praktischen Aspekte im Vordergrund, die nötig sind, um derartige Ansätze im industriellen Umfeld anzuwenden. Das Kapitel endet mit einem Blick auf die Analyse von Prozesskorridoren.

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,Erklärbarkeit, Erklärbarkeit zu erzeugen. Das Kapitel widmet sich der Sensitivitätsanalyse und erklärt an einem Beispiel, wie man gelernte Prozessmodelle auf ihre Abhängigkeiten hin untersuchen kann. Schließlich folgt eine Diskussion von Erklärbarkeit und ein klares Rezept, wie man sie für eigene Projekte realisieren kann.

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Daten als Grundlage von Modellen,enschen reagieren mit Skepsis. Zum Teil ist dies berechtigt, denn die künstliche Intelligenz (KI), die oft fälschlicherweise mit ihrem Untergebiet des maschinellen Lernens gleichgesetzt wird, kann nicht jedes Problem lösen. Die Erwartungshaltung an KI ist übertrieben und utopisch.

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chen Prozesse.Mit Programmieraufgaben und Lösungen.Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind omnipräsente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex. .Dieses Lehrbuch erklärt Lernverfahren

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978-3-662-68215-9Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei