Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Aktualisiert: 2023-06-11
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Moderne Deep-Learning-Methoden für Sprachanwendungen nutzen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. Für die Analyse großer digitaler Textbestände hinsichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potenzial automatisierter computergestützter Methoden zu untersuchen. Dabei müssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet werden und es muss abgebildet werden, welche auch für die Themenanalyse gelten.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Automatisierung der Themenanalyse und deren Anwendungsperspektiven untersucht. Dabei wird auf theoretische und methodische Grundlagen der Inhaltsanalyse und auf linguistische Theorien zu Themenstrukturen zurückgegriffen, um Anforderungen an eine automatische Analyse abzuleiten. Den wesentlichen Beitrag stellt die Untersuchung der Potenziale und Werkzeuge aus den Bereichen des Data- und Text-Minings dar, die für die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Aktualisiert: 2023-05-11
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Aktualisiert: 2023-05-11
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Moderne Deep-Learning-Methoden für Sprachanwendungen nutzen
Aktualisiert: 2023-05-11
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Moderne Deep-Learning-Methoden für Sprachanwendungen nutzen
Aktualisiert: 2023-05-11
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Hat „50 Shades of Grey" auch Ihre Kasse kräftig klingeln lassen? Und haben auch Sie sich gefragt: „Warum?" Verlagsprofi Jodie Archer und Englisch-Professor Matthew Jockers haben einen Algorithmus entwickelt, der die Antwort darauf gibt – und der mit 97-prozentiger Genauigkeit vorhersagen kann, welche Schmöker zu Bestsellern werden. Archer und Jockers haben viel Überraschendes über unser Leseverhalten und das Erfolgsrezept fesselnder Romane herausgefunden, zum Beispiel: Menschliche Nähe kommt an, Sex (meistens) nicht. Dieses Buch, welches bereits Furore in der deutschen Presse gemacht hat, ist etwas für alle, die Belletristik lesen, verkaufen, einkaufen, lektorieren …
Aktualisiert: 2023-05-10
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Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. Für die Analyse großer digitaler Textbestände hinsichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potenzial automatisierter computergestützter Methoden zu untersuchen. Dabei müssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet werden und es muss abgebildet werden, welche auch für die Themenanalyse gelten.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Automatisierung der Themenanalyse und deren Anwendungsperspektiven untersucht. Dabei wird auf theoretische und methodische Grundlagen der Inhaltsanalyse und auf linguistische Theorien zu Themenstrukturen zurückgegriffen, um Anforderungen an eine automatische Analyse abzuleiten. Den wesentlichen Beitrag stellt die Untersuchung der Potenziale und Werkzeuge aus den Bereichen des Data- und Text-Minings dar, die für die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung
Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind
Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen
Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen.
Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences:
- Data und Text Mining,
- Datenverarbeitung,
- Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen
- Strukturbiologie
Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git.
Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung
Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind
Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen
Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen.
Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences:
- Data und Text Mining,
- Datenverarbeitung,
- Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen
- Strukturbiologie
Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git.
Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung
Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind
Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen
Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen.
Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences:
- Data und Text Mining,
- Datenverarbeitung,
- Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen
- Strukturbiologie
Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git.
Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Die Topic-informierte Diskursanalyse ist ein Mixed-Methods-Verfahren, das Methoden des Text-Mining mit der Wissenssoziologischen Diskursanalyse verbindet, um Diskurstransformationen im Zeitverlauf zu analysieren. Im ersten Teil wird das Verfahren entwickelt und der epistemologische, theoretische, methodologische und methodische Aufbau erläutert. Im zweiten Teil wird das Verfahren am Beispiel der Volkszählungs- und Zensusdebatte in Deutschland in den Jahren 1982-2020 angewendet und veranschaulicht. Das Buch richtet sich an Diskursforscher:innen und Forscher:innen der Digital Humanities, die Methoden aus beiden Fachbereichen kombiniert einsetzen und anwenden wollen.
Aktualisiert: 2023-05-06
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Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung
Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind
Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen
Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen.
Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences:
- Data und Text Mining,
- Datenverarbeitung,
- Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen
- Strukturbiologie
Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git.
Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Aktualisiert: 2023-05-05
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