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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Hikvision DS-2CD2327G2-L(2.8mm)(C) 2MP ColorVu Turret Kamera 24/7 farbige Bildgebung
Die Hikvision ColorVu-Technologie bietet 24/7 lebendige, farbige Bilder mit fortschrittlichen F1.0-Objektiven, Hochleistungssensoren und Weißlicht-Beleuchtung. Die Superblende F1.0 sammelt mehr Licht, um hellere Bilder zu erzeugen. Fortschrittliche Sensortechnologie kann die Nutzung des verfügbaren Lichts erheblich verbessern. In Szenarien ohne Licht sorgt eine eingebaute, warme Zusatzbeleuchtung für farbige Bilder. Hauptmerkmale: Hochwertige Bildgebung mit 2MP Full HD Auflösung Effiziente H.265+ Komprimierungstechnologie Klare Bildgebung gegen starkes Gegenlicht - 120 dB WDR-Technologie Klassifizierung von Menschen und Fahrzeugen basierend auf Deep Learning 24/7 farbige Bildgebung Wasser- und staubdicht (IP67) Technische Merkmale : Bauform: Turret Sensor: 1/2.8'' Progressive Scan CMOS Lichtempfindlichkeit: 0,0005 Lux (F1.0) WDR: 120dB Brennweite: 2.8mm Blickwinkel horizontal: 107° DORI: D: 46m, O: 18m, R: 9m, I: 4m Weißlichtreichweite: bis zu 30m Auflösung: 1920x1080 Bildrate: max. 30fps Triple Streaming Videokomprimierung: H.265/H.264/H.264+/H.265+/MJPEG Region of Interest (ROI): 1 fixe Region Client: iVMS-4200, Hik-Connect, Hik-Central Bildverbesserung: BLC, HLC, 3D DNR Eingebauter Micro-SD/SDHC/SDXC-Steckplatz bis zu 256 GB Betriebstemperatur: -30°C - 60°C Spannungseingang: 12VDC PoE 802.3af Leistungsaufnahme: 7W Maße: Ø 138.3 × 115.4 mm Gewicht: 770g Schutzklasse: IP67 Smart Funktionen: Bewegungserkennung (Klassifizierung von Personen- und Fahrzeugzielen) Gesichtserfassung Line Crossing Detection (virtuelle Linienüberschreitung) Intrusion Detection (Einbruchmelder) Region Entrance (virtuelle Regionüberschreitung-Eingang) Region Exiting (virtuelle Regionüberschreitung-Ausgang)
Preis: 162.20 € | Versand*: 0.00 € -
Arduino Tiny Machine Learning Kit
Arduino Tiny Machine Learning Kit
Preis: 59.95 € | Versand*: 4.95 € -
Hikvision DS-2CD2T27G2-L(2.8mm)(C) 2MP ColorVu IP Bullet Überwachungskamera 24/7 farbige Bildgebung
Die Hikvision ColorVu-Technologie bietet 24/7 lebendige, farbige Bilder mit fortschrittlichen F1.0-Objektiven, Hochleistungssensoren und Weißlicht-Beleuchtung. Die Superblende F1.0 sammelt mehr Licht, um hellere Bilder zu erzeugen. Fortschrittliche Sensortechnologie kann die Nutzung des verfügbaren Lichts erheblich verbessern. In Szenarien ohne Licht sorgt eine eingebaute, warme Zusatzbeleuchtung für farbige Bilder. Hauptmerkmale: Hochwertige Bildgebung mit 2 MP Full HD Auflösung Effiziente H.265+ Komprimierungstechnologie Klare Bildgebung gegen starkes Gegenlicht - 120 dB WDR-Technologie Klassifizierung von Menschen und Fahrzeugen basierend auf Deep Learning 24/7 farbige Bildgebung Technische Merkmale : Bauform: Bullet Sensor: 1/2.8'' Progressive Scan CMOS Lichtempfindlichkeit: 0,0005 Lux (F1.0) WDR: 120dB Brennweite: 2.8mm Blickwinkel horizontal: 107° DORI: D: 46m, O: 18m, R: 9m, I: 4m Beleuchtung: Weißlicht Weißlichtreichweite: bis zu 60m Auflösung: 1920x1080 Bildrate: 30fps Videokomprimierung: H.265/H.264/H.264+/H.265+/MJPEG Region of Interest (ROI): 1 fixe Region Bildverbesserung: BLC, HLC, 3D DNR Eingebauter Micro-SD/SDHC/SDXC-Steckplatz bis zu 256 GB Betriebstemperatur: -30 °C - 60 °C Spannungseingang: 12VDC PoE 802.3af Leistungsaufnahme: 9W Maße: Ø105 × 289,5mm Gewicht: 1090g Schutzklasse: IP67 Deep Learning Funktionen: Gesichtserfassung Bewegungserkennung Intrusion Detection (Einbruchmelder) Line Crossing Detection (virtuelle Linienüberschreitung) Region Entrance (virtuelle Regionüberschreitung-Eingang) Region Exiting (virtuelle Regionüberschreitung-Ausgang)
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Wie kann die Zimmerverfügbarkeit in Hotels durch die Implementierung von Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics verbessert werden, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten?
Durch die Implementierung von Machine Learning und Predictive Analytics können Hotels historische Buchungsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Technologien können auch externe Faktoren wie Wetter, Veranstaltungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genaue Prognosen zur Zimmerauslastung zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Hotels ihre Preisgestaltung und Marketingstrategien anpassen, um die Nachfrage zu steuern und eine optimale Auslastung zu erreichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, um die Kundenbindung zu stärken und die Zimmerverfügbarkeit zu maximieren.
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Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.
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Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 € -
SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
Preis: 23.75 € | Versand*: 4.95 € -
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Preis: 4.99 € | Versand*: 3.99 € -
Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
Machine Learning Q and AI , "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- , >
Preis: 37.30 € | Versand*: 0 €
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?
Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen.
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise.
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