NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //
- Aufbau und Training von neuronalen Netzen
- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen
- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET
- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET
- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET
- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.
Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.
Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.
Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //
Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit
Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Aktualisiert: 2023-05-17
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NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //
- Aufbau und Training von neuronalen Netzen
- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen
- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET
- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET
- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET
- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.
Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.
Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.
Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //
Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit
Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Aktualisiert: 2023-05-16
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Lernen Sie, wie Sie mit dem Analytics Designer maßgeschneiderte und flexible analytische Applikationen in SAP Analytics Cloud entwickeln, bereitstellen und überwachen. Die Autoren führen Sie durch die einzelnen Schritte der Anwendungsentwicklung und zeigen Ihnen, wie Sie die Applikationen an die Bedürfnisse der Anwender*innen anpassen.
Aus dem Inhalt:
Architektur
Datenmodellierung und -anbindung
Entwicklungsumgebung
Skripte und Wizards
BI-Applikationen
Planungsapplikationen
Predictive Analysis
Standard- und Custom Widgets
Aktualisiert: 2023-05-16
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Lernen Sie, wie Sie mit dem Analytics Designer maßgeschneiderte und flexible analytische Applikationen in SAP Analytics Cloud entwickeln, bereitstellen und überwachen. Die Autoren führen Sie durch die einzelnen Schritte der Anwendungsentwicklung und zeigen Ihnen, wie Sie die Applikationen an die Bedürfnisse der Anwender*innen anpassen.
Aus dem Inhalt:
Architektur
Datenmodellierung und -anbindung
Entwicklungsumgebung
Skripte und Wizards
BI-Applikationen
Planungsapplikationen
Predictive Analysis
Standard- und Custom Widgets
Aktualisiert: 2023-03-30
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NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //- Aufbau und Training von neuronalen Netzen- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mitMultilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Aktualisiert: 2022-08-15
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NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //- Aufbau und Training von neuronalen Netzen- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mitMultilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Aktualisiert: 2022-08-15
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NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //
- Aufbau und Training von neuronalen Netzen
- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen
- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET
- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET
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Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.
Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.
Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.
Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //
Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit
Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Aktualisiert: 2022-10-11
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Immer einen Schritt voraus! Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit SAP Predictive Analytics 3.1 analysieren, um bisher unentdeckte Zusammenhänge aufzuspüren und Trends vorhersagen zu können. Ob Sie schnelle Auswertungen mit Automated Analysis (früher SAP InfiniteInsights) durchführen möchten oder mit anspruchsvollen Algorithmen in Expert Analysis umgehen müssen – die Autoren führen Sie anhand von praktischen Beispielen in alle Funktionen ein.
Aus dem Inhalt:
Data Mining und vorausschauende Analysen
SAP Predictive Analytics 3.1 (früher SAP BusinessObjects Predictive Analytics)
Installation, Architektur und Navigation
Automated Analysis
Expert Analysis
Klassifikationsanalyse, Assoziationsregeln, Regressionsanalyse, Zeitreihen u.v.m.
Social Analytics
SAP HANA Application Function Library
R-Integration
Eigene Algorithmen entwickeln
Visualisierung
Predictive Factory
Aktualisiert: 2020-11-20
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Schnellstens fit für SAP HANA! Erfahren Sie, wie Sie ABAP-Anwendungen für SAP HANA programmieren und das volle Potenzial der neuen Datenbanktechnologie ausschöpfen. Machen Sie sich mit dem SAP HANA Studio vertraut und lernen Sie, wie Sie in dieser Entwicklungsumgebung in Eclipse arbeiten. Sie lernen die Grundlagen der Datenmodellierung und Programmierung mit SQLScript kennen und erfahren, wie Sie mit ABAP auf HANA-Objekte zugreifen. Zahlreiche Beispiele erleichtern Ihnen den Einstieg in die In-Memory-Technologie und geben Ihnen einen Einblick in erweiterte Funktionen wie Fuzzy-Suche und Predictive Analysis.Aus dem Inhalt:• Erste Schritte im SAP HANA Studio• ABAP Development Tools for SAP NetWeaver (ABAP in Eclipse)• Datenbankprogrammierung mit SAP NetWeaver AS ABAP• Open SQL und Native SQL• Spalten- und zeilenorientierte Datenspeicherung• SAP-HANA-spezifische Erweiterungen• Datenmodellierung in SAP HANA• Programmieroptionen in SAP HANA (SQLScript)• Nutzung der SAP HANA-Funktionalität im AS ABAP• Laufzeit- und Fehleranalyse • Transport und Anwendungen• Textsuche und Textanalyse• Anreicherung von Transaktionen mit analytischer Funktionalität• Statistische Funktionen und Entscheidungstabellen• Praxistipps
Aus dem Inhalt:
Erste Schritte in SAP HANA Studio
ABAP Development Tools for SAP NetWeaver (ABAP in Eclipse)
Datenbankprogrammierung mit SAP NetWeaver AS ABAP
Open SQL und Native SQL
Spalten- und zeilenorientierte Datenspeicherung
SAP-HANA-spezifische Erweiterungen
Datenmodellierung in SAP HANA
Programmieroptionen in SAP HANA (SQL-Script)
Nutzung der SAP HANA-Funktionalität im AS ABAP
Laufzeit- und Fehleranalyse
Transport und Anwendungen
Textsuche und Textanalyse
Anreicherung von Transaktionen mit analytischer Funktionalität
Statistische Funktionen und Entscheidungstabellen
Praxistipps
Aktualisiert: 2020-04-09
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Nutzen Sie das volle Potenzial von SAP HANA! In diesem Buch erfahren Sie, welche Infrastruktur Ihnen dazu mit der SAP HANA XS Engine bereitsteht und welche Entwicklungs- und Datenmodelle Sie einsetzen können. Entwickeln Sie leistungsstarke Anwendungen, die in der Lage sind, Daten in Echtzeit – und auch bisher ungenutzte Daten – auszuwerten und ansprechend zu visualisieren.
Aus dem Inhalt:
Entwicklungsumgebung einrichten
Anwendungsstruktur und Sicherheit
Datenmodelle und Information Views
SAP HANA XS Engine
XS DataServices
JavaScript und SQL
Data Mining und Predictive Analysis
SAP HANA Geospatial Engine
SAP HANA Application Function Modeler
Datenzugriff mit OData und XMLA
UI-Entwicklung mit SAPUI5 und Fiori
Unit Test Framework und Mock Framework
SAP HANA Application Lifecycle Manager
Aktualisiert: 2021-11-11
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„Schnell, schneller, SAP HANA!“, schallt es schon seit einiger Zeit durch die SAP-Welt. Doch wie können Sie SAP HANA in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen? Welche „alten“ Probleme gehören dank der In-Memory-Technologie der Vergangenheit an? Und welche neuen Szenarien sind denkbar? Unsere Autoren stellen Ihnen in diesem Buch innovative Geschäftsszenarien vor und helfen Ihnen, eigene Geschäftsideen zu entwickeln und das volle Potenzial von SAP HANA zu nutzen. Ob in der Standalone-Version oder als Datenbank für SAP Business Suite und SAP BW: Gestalten Sie Ihre Planungen flexibel, werten Sie brachliegende Datenmengen aus und planen Sie das Unplanbare!
Aus dem Inhalt:
Anforderungen an moderne Unternehmensanwendungen
Einsatzszenarien für SAP HANA
Planung flexibel gestalten
Reisekosten reduzieren
Kundenverhalten beeinflussen
Datenmodelle flexibel und einheitlich gestalten
Service Level Management automatisieren
Sensordaten auswerten
Betrug und Diebstahl automatisch erkennen
Gesundheitsvorsorge als Dienstleistung
Architekturrichtlinien und Auswahl des Szenarios
Aktualisiert: 2020-11-20
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