Andere Kunden interessierten sich auch für
![Autonome Operationen in unbemannten Luftfahrtsystemen: Ein umfassendes Buch]( "Autonome Operationen in unbemannten Luftfahrtsystemen: Ein umfassendes Buch")
Autonome Operationen in unbemannten Luftfahrtsystemen: Ein umfassendes Buch43,90 €![Grundlagen der Umweltbiotechnologie]( "Grundlagen der Umweltbiotechnologie")
Grundlagen der Umweltbiotechnologie41,90 €![FPGA-basierte Drehzahlregelung eines Induktionsmotors]( "FPGA-basierte Drehzahlregelung eines Induktionsmotors")
FPGA-basierte Drehzahlregelung eines Induktionsmotors39,90 €![Anaerobe Vergärung von Lebensmittelabfällen]( "Anaerobe Vergärung von Lebensmittelabfällen")
Anaerobe Vergärung von Lebensmittelabfällen49,90 €![Entwicklung einer Batterie für exekutive Funktionen]( "Entwicklung einer Batterie für exekutive Funktionen")
Entwicklung einer Batterie für exekutive Funktionen54,90 €![Zweitakt-Magnetmotor mit Torantrieb]( "Zweitakt-Magnetmotor mit Torantrieb")
Zweitakt-Magnetmotor mit Torantrieb61,90 €![Auswirkung von PWHT auf das Schweißen von zwei verschiedenen Metallen, die mittels MIG verbunden werden]( "Auswirkung von PWHT auf das Schweißen von zwei verschiedenen Metallen, die mittels MIG verbunden werden")
Auswirkung von PWHT auf das Schweißen von zwei verschiedenen Metallen, die mittels MIG verbunden werden35,90 €
Mit dem Aufkommen von Bigdata-Technologien werden Daten im Gesundheitswesen auf mehreren granularen Ebenen und in mehreren Formaten erfasst und gespeichert. Im Bereich des Gesundheitswesens verfügen Krankenhäuser, Pharmaunternehmen und Versicherungen über enorme Datenmengen in strukturierten Tabellen. Aufgrund von Datenisolierung, -verteilung und -heterogenität werden jedoch erhebliche Mengen an Big Data nicht genutzt. Trotz miteinander verbundener Tabellendaten, die in irgendeiner Weise für ML-Eingaben verknüpft sind, bestehen die Herausforderungen in der erhöhten Dimensionalität, der Normalisierung von Daten, die keine natürliche Darstellung sind, der Wiederholung von Daten bei der Zusammenführung verschiedener aggregierter Daten über Tabellen hinweg. Modelle des maschinellen Lernens gehen davon aus, dass die Beobachtungen nicht voneinander abhängig sind, die Informationen der realen Welt sind jedoch miteinander verbunden. Wissensgraphen und maschinelles Lernen sind zwei wichtige Werkzeuge, um komplexe Konzepte zu verstehen und zu modellieren, während maschinelles Lernen ein Prozess ist, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.