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Wie kann ein Keras-Modell automatisch erkannt werden?
Ein Keras-Modell kann automatisch erkannt werden, indem man die Methode `model.summary()` aufruft. Diese Methode gibt eine Zusammenfassung des Modells aus, einschließlich der Anzahl der Parameter und der Form der Eingabe- und Ausgabeschichten. **
Warum erkennt die Keras-Bild-KI das Testbild nicht?
Es gibt verschiedene Gründe, warum die Keras-Bild-KI das Testbild möglicherweise nicht erkennt. Möglicherweise wurde das Modell nicht ausreichend trainiert und hat daher nicht genügend Erfahrung mit ähnlichen Bildern. Es könnte auch sein, dass das Testbild zu stark von den Bildern abweicht, auf denen das Modell trainiert wurde, oder dass das Modell nicht für die spezifische Aufgabe oder Kategorie des Testbildes entwickelt wurde. **
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 3e, Fachbücher von Aurélien GéronDurch eine Reihe von jüngsten Durchbrüchen hat das Deep Learning das gesamte Feld des maschinellen Lernens vorangebracht. Jetzt können selbst Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, einfache, effiziente Werkzeuge nutzen, um Programme zu implementieren, die aus Daten lernen können. Dieses Bestsellerbuch verwendet konkrete Beispiele, minimale Theorie und produktionsbereite Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Werkzeuge zum Aufbau intelligenter Systeme zu vermitteln. In dieser aktualisierten dritten Auflage erkundet der Autor Aurélien Géron eine Vielzahl von Techniken, beginnend mit einfacher linearer Regression und fortschreitend zu tiefen neuronalen Netzen. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen im gesamten Buch helfen Ihnen, das Gelernte anzuwenden. Programmiererfahrung ist alles, was Sie benötigen, um zu beginnen. - Verwenden Sie Scikit-learn, um ein Beispielprojekt für maschinelles Lernen von Anfang bis Ende zu verfolgen. - Erkunden Sie verschiedene Modelle, einschliesslich Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Ensemble-Methoden. - Nutzen Sie unüberwachtes Lernen mit Techniken wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung. - Tauchen Sie ein in Architekturen neuronaler Netze, einschliesslich konvolutionaler Netze, rekurrenter Netze, generativer gegnerischer Netze, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer. - Verwenden Sie TensorFlow und Keras, um neuronale Netze für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, generative Modelle und tiefes Verstärkungslernen zu erstellen und zu trainieren.83,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Winter-Pilotenjacke "GLETSCHER" Outdoor - L - WeißWinter-Pilotenjacke „GLETSCHER“ Outdoor - Planam® Die Winter-Pilotenjacke „GLETSDHER“ Outdoor von Planam® ist ein klassischer Allrounder für kalten Umgebungen. Das Obermaterial ist aus einem strapazierfähigen Mischgewebe mit ca. 60% Baumwolle gefertigt, welches mit einer leicht wasserabweisenden Beschichtung versehen ist. Im Inneren ist gleichzeitig ein weiches Webpelzfutter eingesetzt, welches Sie auch in eisigen Umgebungen angenehm warm hält. Der weite Schnitt bietet dabei viel Bewegungsfreiheit und Platz für wärmende Unterbekleidung. Verschlossen wird die Jacke über einen durchgehenden Frontreißverschluss, welcher in einem hohen Stehkragen mit Webpelzfutter endet. Aufgrund der kurzen Passform eignet sie sich zudem ideal für Arbeiten mit viel Bewegung, bzw. auch sitzende Tätigkeiten. Breite Strickbündchen am Saum und den Ärmeln sorgen dabei für einen sicheren Sitz. Besonderheiten Strapazierfähiges Mischgewebe mit leicht wasserabweisender Beschichtung Kuschelig weiches und wärmendes Webpelzfutter Gerader, geräumiger Schnitt mit viel Platz für wärmende Unterbekleidung Hoher Stehkragen mit weichem Webpelzbesatz Sicherer Sitz dank breiten Strickbündchen an Saum und Ärmeln Spezifikationen Obermaterial: 60% Baumwolle, 40% Nylon Futter: 100% Polyester-Webpelz Normen: EN 342 Taschen: 2 seitliche Einschubtaschen 2 Brusttaschen mit Reißverschlüssen 1 Ärmeltasche mit Stiftefächern, links 1 Innentasche mit Reißverschluss40,28 €*Versand: 6,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Géron, Aurélien: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlowPraxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow , Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme , Querlenker > Sportfederung , 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,54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Géron, Aurélien: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlowHands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow , Concepts, Tools, and Techniques to Build 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, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXV, Seitenanzahl: 834, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, 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,71,82 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann man in Keras zwei Strings als Input verwenden?
In Keras können Strings nicht direkt als Input verwendet werden, da Keras hauptsächlich für die Verarbeitung numerischer Daten entwickelt wurde. Um Strings als Input zu verwenden, müssen sie in numerische Repräsentationen umgewandelt werden, z.B. durch Tokenisierung und Einbettung. Eine Möglichkeit besteht darin, die Strings in Sequenzen von Zahlen umzuwandeln, wobei jede Zahl einem bestimmten Wort oder Zeichen entspricht. Diese Sequenzen können dann als Input für ein neuronales Netzwerk verwendet werden. **
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Wann ist ein Berg ein Gletscher?
Ein Berg wird zu einem Gletscher, wenn sich Schnee über einen längeren Zeitraum ansammelt und zu Eis verdichtet. Dieser Prozess erfolgt durch Schmelzen und Wiedergefrieren des Schnees, wodurch sich das Eis verdichtet und langsam den Berg hinabfließt. Ein charakteristisches Merkmal eines Gletschers ist seine Bewegung, die durch die Schwerkraft und das Gefälle des Geländes verursacht wird. Gletscher können in verschiedenen Formen und Größen vorkommen, von kleinen Gletschern in Hochgebirgen bis hin zu riesigen Eisschilden in den Polargebieten. Letztendlich kann man sagen, dass ein Berg zu einem Gletscher wird, wenn sich genügend Eis ansammelt, um eine kontinuierliche Bewegung zu ermöglichen. **
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Warum schmelzen Gletscher in den Alpen?
Gletscher in den Alpen schmelzen hauptsächlich aufgrund des Klimawandels. Die steigenden Temperaturen führen dazu, dass die Gletscher schneller schmelzen als sie sich wieder aufbauen können. Dieser Prozess wird durch den Rückgang des Schnees verstärkt, der als isolierende Schicht wirkt und den Gletscher vor dem Schmelzen schützt. Zudem spielen auch andere Faktoren wie Luftverschmutzung und menschliche Aktivitäten eine Rolle beim Rückgang der Gletscher in den Alpen. Letztendlich führt diese Kombination von Faktoren dazu, dass die Gletscher in den Alpen immer kleiner werden. **
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Welche Gletscher gibt es in den Alpen?
In den Alpen gibt es zahlreiche Gletscher, darunter der Aletschgletscher in der Schweiz, der größte Gletscher der Alpen. Weitere bekannte Gletscher sind der Großglockner-Gletscher in Österreich, der Mer de Glace in Frankreich und der Morteratschgletscher in der Schweiz. Diese Gletscher sind aufgrund des Klimawandels jedoch stark vom Abschmelzen bedroht. Welche anderen Gletscher kennst du in den Alpen? **
Wann entstanden die Gletscher in den Alpen?
Die Gletscher in den Alpen entstanden während der letzten Eiszeit, die vor etwa 2,6 Millionen Jahren begann und vor etwa 11.700 Jahren endete. Während dieser Zeit bedeckte ein riesiges Eisfeld weite Teile Europas, einschließlich der Alpen. Die Gletscher formten die Landschaft der Alpen, indem sie Täler ausweiteten, Seen schufen und markante Gipfel formten. Heute sind die Gletscher in den Alpen aufgrund des Klimawandels stark zurückgegangen. **
Wie viele Gletscher gibt es in den Alpen?
Wie viele Gletscher gibt es in den Alpen? Die Anzahl der Gletscher in den Alpen variiert je nach Definition und Größe. Schätzungen zufolge gibt es zwischen 3000 und 4000 Gletscher in den Alpen. Diese Gletscher bedecken eine Fläche von etwa 2000 Quadratkilometern. Aufgrund des Klimawandels schmelzen jedoch viele dieser Gletscher rapide, was zu einem Rückgang ihrer Anzahl und Größe führt. Es ist daher wichtig, Maßnahmen zum Schutz und zur Erhaltung der alpinen Gletscher zu ergreifen. **
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SLV 227174 KERAS ELT, Outdoor Wand- und Deckenleuchte, TC-TSE, IP54, silbergrau, Energiesparleuchte, max. 24 WAus Aluminium gefertigte Wand- und Deckenleuchte der KERAS ELT mit opaler PC Leuchtfläche. Durch die Schutzart IP54 ist die in mehreren Farbversionen verfügbare Leuchte für den Außenbereich geeignet. Der elektrische Anschluss erfolgt direkt an 230V Netzspannung.72,60 €*Versand: 7,10 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow, Fachbücher von Aurélien GéronAktualisierte 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 zahlreichen Übungen und Lösungen. Durchbrüche beim Deep Learning haben das maschinelle Lernen in den letzten Jahren eindrucksvoll vorangebracht. Inzwischen können sogar Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, mit einfachen, effizienten Werkzeugen Machine-Learning-Programme implementieren. Dieses praxisorientierte Buch, jetzt aktualisiert und nochmals erweitert, zeigt Ihnen wie. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks – Scikit-Learn, Keras und TensorFlow – verhilft Ihnen Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. Sie lernen eine Vielzahl von Techniken kennen, beginnend mit einfacher linearer Regression bis hin zu Deep Neural Networks. Die in jedem Kapitel enthaltenen Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Um direkt zu starten, benötigen Sie lediglich etwas Programmiererfahrung.54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 3e, Fachbücher von Aurélien GéronDurch eine Reihe von jüngsten Durchbrüchen hat das Deep Learning das gesamte Feld des maschinellen Lernens vorangebracht. Jetzt können selbst Programmierer, die kaum etwas über diese Technologie wissen, einfache, effiziente Werkzeuge nutzen, um Programme zu implementieren, die aus Daten lernen können. Dieses Bestsellerbuch verwendet konkrete Beispiele, minimale Theorie und produktionsbereite Python-Frameworks (Scikit-Learn, Keras und TensorFlow), um Ihnen ein intuitives Verständnis der Konzepte und Werkzeuge zum Aufbau intelligenter Systeme zu vermitteln. In dieser aktualisierten dritten Auflage erkundet der Autor Aurélien Géron eine Vielzahl von Techniken, beginnend mit einfacher linearer Regression und fortschreitend zu tiefen neuronalen Netzen. Zahlreiche Codebeispiele und Übungen im gesamten Buch helfen Ihnen, das Gelernte anzuwenden. Programmiererfahrung ist alles, was Sie benötigen, um zu beginnen. - Verwenden Sie Scikit-learn, um ein Beispielprojekt für maschinelles Lernen von Anfang bis Ende zu verfolgen. - Erkunden Sie verschiedene Modelle, einschliesslich Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Ensemble-Methoden. - Nutzen Sie unüberwachtes Lernen mit Techniken wie Dimensionsreduktion, Clustering und Anomalieerkennung. - Tauchen Sie ein in Architekturen neuronaler Netze, einschliesslich konvolutionaler Netze, rekurrenter Netze, generativer gegnerischer Netze, Autoencoder, Diffusionsmodelle und Transformer. - Verwenden Sie TensorFlow und Keras, um neuronale Netze für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, generative Modelle und tiefes Verstärkungslernen zu erstellen und zu trainieren.83,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Winter-Pilotenjacke "GLETSCHER" Outdoor - L - WeißWinter-Pilotenjacke „GLETSCHER“ Outdoor - Planam® Die Winter-Pilotenjacke „GLETSDHER“ Outdoor von Planam® ist ein klassischer Allrounder für kalten Umgebungen. Das Obermaterial ist aus einem strapazierfähigen Mischgewebe mit ca. 60% Baumwolle gefertigt, welches mit einer leicht wasserabweisenden Beschichtung versehen ist. Im Inneren ist gleichzeitig ein weiches Webpelzfutter eingesetzt, welches Sie auch in eisigen Umgebungen angenehm warm hält. Der weite Schnitt bietet dabei viel Bewegungsfreiheit und Platz für wärmende Unterbekleidung. Verschlossen wird die Jacke über einen durchgehenden Frontreißverschluss, welcher in einem hohen Stehkragen mit Webpelzfutter endet. Aufgrund der kurzen Passform eignet sie sich zudem ideal für Arbeiten mit viel Bewegung, bzw. auch sitzende Tätigkeiten. Breite Strickbündchen am Saum und den Ärmeln sorgen dabei für einen sicheren Sitz. Besonderheiten Strapazierfähiges Mischgewebe mit leicht wasserabweisender Beschichtung Kuschelig weiches und wärmendes Webpelzfutter Gerader, geräumiger Schnitt mit viel Platz für wärmende Unterbekleidung Hoher Stehkragen mit weichem Webpelzbesatz Sicherer Sitz dank breiten Strickbündchen an Saum und Ärmeln Spezifikationen Obermaterial: 60% Baumwolle, 40% Nylon Futter: 100% Polyester-Webpelz Normen: EN 342 Taschen: 2 seitliche Einschubtaschen 2 Brusttaschen mit Reißverschlüssen 1 Ärmeltasche mit Stiftefächern, links 1 Innentasche mit Reißverschluss40,28 €*Versand: 6,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann ein Keras-Modell automatisch erkannt werden?
Ein Keras-Modell kann automatisch erkannt werden, indem man die Methode `model.summary()` aufruft. Diese Methode gibt eine Zusammenfassung des Modells aus, einschließlich der Anzahl der Parameter und der Form der Eingabe- und Ausgabeschichten. **
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Warum erkennt die Keras-Bild-KI das Testbild nicht?
Es gibt verschiedene Gründe, warum die Keras-Bild-KI das Testbild möglicherweise nicht erkennt. Möglicherweise wurde das Modell nicht ausreichend trainiert und hat daher nicht genügend Erfahrung mit ähnlichen Bildern. Es könnte auch sein, dass das Testbild zu stark von den Bildern abweicht, auf denen das Modell trainiert wurde, oder dass das Modell nicht für die spezifische Aufgabe oder Kategorie des Testbildes entwickelt wurde. **
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Wie kann man in Keras zwei Strings als Input verwenden?
In Keras können Strings nicht direkt als Input verwendet werden, da Keras hauptsächlich für die Verarbeitung numerischer Daten entwickelt wurde. Um Strings als Input zu verwenden, müssen sie in numerische Repräsentationen umgewandelt werden, z.B. durch Tokenisierung und Einbettung. Eine Möglichkeit besteht darin, die Strings in Sequenzen von Zahlen umzuwandeln, wobei jede Zahl einem bestimmten Wort oder Zeichen entspricht. Diese Sequenzen können dann als Input für ein neuronales Netzwerk verwendet werden. **
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Wann ist ein Berg ein Gletscher?
Ein Berg wird zu einem Gletscher, wenn sich Schnee über einen längeren Zeitraum ansammelt und zu Eis verdichtet. Dieser Prozess erfolgt durch Schmelzen und Wiedergefrieren des Schnees, wodurch sich das Eis verdichtet und langsam den Berg hinabfließt. Ein charakteristisches Merkmal eines Gletschers ist seine Bewegung, die durch die Schwerkraft und das Gefälle des Geländes verursacht wird. Gletscher können in verschiedenen Formen und Größen vorkommen, von kleinen Gletschern in Hochgebirgen bis hin zu riesigen Eisschilden in den Polargebieten. Letztendlich kann man sagen, dass ein Berg zu einem Gletscher wird, wenn sich genügend Eis ansammelt, um eine kontinuierliche Bewegung zu ermöglichen. **
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Géron, Aurélien: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlowPraxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow , Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme , Querlenker > Sportfederung , 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,54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Géron, Aurélien: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlowHands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow , Concepts, Tools, and Techniques to Build 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, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXV, Seitenanzahl: 834, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, 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,71,82 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Winter-Pilotenjacke "GLETSCHER" Outdoor - S - schwarzWinter-Pilotenjacke „GLETSCHER“ Outdoor - Planam® Die Winter-Pilotenjacke „GLETSDHER“ Outdoor von Planam® ist ein klassischer Allrounder für kalten Umgebungen. Das Obermaterial ist aus einem strapazierfähigen Mischgewebe mit ca. 60% Baumwolle gefertigt, welches mit einer leicht wasserabweisenden Beschichtung versehen ist. Im Inneren ist gleichzeitig ein weiches Webpelzfutter eingesetzt, welches Sie auch in eisigen Umgebungen angenehm warm hält. Der weite Schnitt bietet dabei viel Bewegungsfreiheit und Platz für wärmende Unterbekleidung. Verschlossen wird die Jacke über einen durchgehenden Frontreißverschluss, welcher in einem hohen Stehkragen mit Webpelzfutter endet. Aufgrund der kurzen Passform eignet sie sich zudem ideal für Arbeiten mit viel Bewegung, bzw. auch sitzende Tätigkeiten. Breite Strickbündchen am Saum und den Ärmeln sorgen dabei für einen sicheren Sitz. Besonderheiten Strapazierfähiges Mischgewebe mit leicht wasserabweisender Beschichtung Kuschelig weiches und wärmendes Webpelzfutter Gerader, geräumiger Schnitt mit viel Platz für wärmende Unterbekleidung Hoher Stehkragen mit weichem Webpelzbesatz Sicherer Sitz dank breiten Strickbündchen an Saum und Ärmeln Spezifikationen Obermaterial: 60% Baumwolle, 40% Nylon Futter: 100% Polyester-Webpelz Normen: EN 342 Taschen: 2 seitliche Einschubtaschen 2 Brusttaschen mit Reißverschlüssen 1 Ärmeltasche mit Stiftefächern, links 1 Innentasche mit Reißverschluss40,28 €*Versand: 6,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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In den Alpen gibt es zahlreiche Gletscher, darunter der Aletschgletscher in der Schweiz, der größte Gletscher der Alpen. Weitere bekannte Gletscher sind der Großglockner-Gletscher in Österreich, der Mer de Glace in Frankreich und der Morteratschgletscher in der Schweiz. Diese Gletscher sind aufgrund des Klimawandels jedoch stark vom Abschmelzen bedroht. Welche anderen Gletscher kennst du in den Alpen? **
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