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Witt, Stephen: The Thinking Machine
The Thinking Machine , Jensen Huang, Nvidia und der begehrteste Mikrochip der Welt , Lager, Buchsen & Dichtungen > Radaufhängung, Federung & Lenkung , Erscheinungsjahr: 20250320, Autoren: Witt, Stephen, Übersetzung: Gebauer-Lippert, Stephan, Seitenzahl/Blattzahl: 320, Keyword: AMD; Börse; Computerchips; Gründer; Innovation; Intel; KI; Mikroelektronik; Mikroporzessoren; Silicon Valley; Taiwan; USA; Unternehmensgeschichte; Wall Street, Fachschema: Formosa~Taiwan~China / Politik, Zeitgeschichte, Recht~Amerika (Erdteil) / Nordamerika~Nordamerika~Globalisierung~International (Wirtschaft)~Wirtschaft / Fremde Länder, Internationales~Nanotechnologie~Technologie / Nanotechnologie~Computer / PC-Hardware~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Internationale Wirtschaft~Nanotechnologie~Computerhardware~Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf~Künstliche Intelligenz~Gesellschaft und Kultur, allgemein, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 220, Breite: 138, Höhe: 27, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K. Bajracharya) (64893981)
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?, Fachbücher von KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya"Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzt. Es bietet eine umfassende Analyse der technischen Aspekte, die für die Entwicklung effektiver Modelle erforderlich sind. Die Leser werden durch die verschiedenen Phasen des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich der Auswahl von Modellen, der Feinabstimmung von Parametern und der Nutzung vortrainierter Modelle. Das Buch betont die Bedeutung von Innovation und kontinuierlicher Verbesserung, um die Grenzen des Machbaren zu erweitern. Es behandelt auch ethische Überlegungen und die praktische Anwendbarkeit von Modellen in realen Szenarien. Mit einem Fokus auf verschiedene Datentypen, wie numerische, textuelle und Bilddaten, bietet das Buch praktische Anwendungen, darunter prädiktive Analysen und Text Mining. Um das Verständnis zu erleichtern, wird Quellcode bereitgestellt, der sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Werkzeuge des maschinellen Lernens umfasst.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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