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Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien Kaabar
Dieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.
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Math for Deep Learning, Fachbücher von Ronald T. Kneusel
Mathematik für Deep Learning bietet die grundlegenden mathematischen Kenntnisse, die Sie benötigen, um Diskussionen über Deep Learning zu verstehen, komplexere Implementierungen zu erkunden und die Deep Learning-Toolkits besser zu nutzen. Mit Mathematik für Deep Learning lernen Sie die wesentlichen mathematischen Konzepte, die für Deep Learning verwendet werden und als Hintergrund dienen. Sie arbeiten durch Python-Beispiele, um wichtige Themen im Zusammenhang mit Deep Learning in den Bereichen Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra, Differentialrechnung und Matrizenrechnung zu erlernen, sowie wie man den Datenfluss in einem neuronalen Netzwerk, die Rückpropagation und den Gradientenabstieg implementiert. Sie werden auch Python verwenden, um die Mathematik zu bearbeiten, die diesen Algorithmen zugrunde liegt, und sogar ein voll funktionsfähiges neuronales Netzwerk zu erstellen. Darüber hinaus finden Sie eine Behandlung des Gradientenabstiegs, einschliesslich Variationen, die in der Deep Learning-Community häufig verwendet werden: SGD, Adam, RMSprop und Adagrad/Adadelta.
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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Yves Hilpisch, Hilpisch Yves, Yves J HilpischReinforcement Learning for Finance bietet eine fundierte Einführung in die Anwendung von Reinforcement Learning im Finanzsektor. Verfasst von Yves J. Hilpisch, richtet sich dieses Fachbuch an Leser, die ein Interesse an der Verbindung von Finanzthemen und modernen Techniken der künstlichen Intelligenz haben. Es behandelt die Grundlagen des Reinforcement Learning und zeigt, wie diese Konzepte in der Finanzanalyse und -modellierung eingesetzt werden können. Die praxisorientierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die theoretischen Konzepte durch Python-Programmierung zu vertiefen. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die ihre Kenntnisse in der Finanztechnologie erweitern möchten. Mit 212 Seiten bietet es eine umfassende, aber zugängliche Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich auseinandersetzen wollen.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for Biology, Fachbücher von Charles Ravarani, Natasha Latysheva"Deep Learning for Biology" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Lösung realer biologischer Probleme beschäftigt. Verfasst von Natasha Latysheva und Charles Ravarani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Konzepte des Deep Learning und deren Relevanz für die Biologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die mathematischen und naturwissenschaftlichen Grundlagen der KI-Methoden entwickeln möchten. Das Werk behandelt verschiedene Aspekte der allgemeinen Psychologie im Kontext biologischer Fragestellungen und zeigt auf, wie moderne Technologien in der biologischen Forschung eingesetzt werden können. Mit einem klaren Fokus auf praxisnahe Anwendungen ist dieses Sachbuch eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Schnittstellen zwischen Biologie und Informatik auseinandersetzen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und wird im Jahr 2025 veröffentlicht. Es ist in den USA produziert worden und bietet eine fundierte Grundlage für das Verständnis der Herausforderungen und Möglichkeiten, die das Deep Learning in der biologischen Forschung mit sich bringt.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for NLP and Speech Recognition, Fachbücher von Uday KamathDas Fachbuch "Deep Learning for NLP and Speech Recognition" bietet eine umfassende Einführung in die Architektur des Deep Learning und deren Anwendungen in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung sowie der Spracherkennung. Es adressiert die wachsende Nachfrage nach einem einheitlichen Nachschlagewerk, das die Techniken des Deep Learning mit praktischen Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung verknüpft. Das Buch behandelt aktuelle Methoden des Deep Learning, die für NLP und Sprachanwendungen relevant sind, und bietet einen Überblick über moderne Ansätze sowie reale Fallstudien, die mit Codebeispielen ergänzt werden, um praktische Erfahrungen zu ermöglichen. Die Struktur des Buches ist in drei Teile gegliedert, die auf unterschiedliche Zielgruppen und deren Fachkenntnisse abgestimmt sind, und bietet somit sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Fachleuten wertvolle Einblicke.74,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Deep Learning for 3D Point Clouds, Fachbücher von Ge Li, Wei Gao
Das Fachbuch "Deep Learning for 3D Point Clouds" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen im Bereich der 3D-Punktwolken-Technologien, die durch tiefes Lernen revolutioniert wurden. Es behandelt eine Vielzahl von Anwendungen, die von autonomem Fahren über digitale Zwillinge bis hin zu medizinischen Analysen reichen. Die Autoren, Gao Wei und Li Ge, erläutern detailliert die intelligenten Verarbeitungstechnologien, die für die rasante Entwicklung dieser Anwendungen entscheidend sind. Das Buch bietet einen systematischen Überblick über grundlegende Konzepte, Methoden zur Verbesserung und Analyse von 3D-Punktwolken sowie über vortrainierte Modelle. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in multimodales Lernen und die praktischen Anwendungen in verschiedenen Ingenieursbereichen. Die klare Struktur und die fundierte Darstellung der Inhalte machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich Informatik und Naturwissenschaften.
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Machine Learning in Finance, Fachbücher von Burcu Kartal, Musa Gün
Das Buch "Machine Learning in Finance" bietet eine umfassende Analyse der technischen Entwicklungen im Bereich der dezentralen Finanzen und beleuchtet die Rolle des maschinellen Lernens in aufstrebenden Volkswirtschaften. Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts muss die Finanzbranche sich kontinuierlich anpassen, um mit der Vielfalt neuer Finanzprodukte und -dienstleistungen Schritt zu halten. Das Werk behandelt die Analyse komplexer Muster in grossen Datenmengen, auch bekannt als Big Data, und hebt die wesentlichen Merkmale wie Volumen, Vielfalt, Veracity, Wert und Geschwindigkeit hervor. Maschinelles Lernen hat sich als unverzichtbar für die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und die Unterstützung fundierter Entscheidungen in Echtzeit erwiesen. Die Themen reichen von algorithmischem Handel über Risikomanagement bis hin zu Betrugserkennung und Kundenservice. Dieses Buch verbindet theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und richtet sich an Fachleute, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit diesen Methoden verbessern möchten. Es bietet wertvolle Einblicke für Theoretiker, Marktteilnehmer und politische Entscheidungsträger, indem es finanzielle Theorien und Praktiken im Kontext moderner Ansätze des maschinellen Lernens untersucht, insbesondere in aufstrebenden Märkten.
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Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien KaabarDieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Math for Deep Learning, Fachbücher von Ronald T. KneuselMathematik für Deep Learning bietet die grundlegenden mathematischen Kenntnisse, die Sie benötigen, um Diskussionen über Deep Learning zu verstehen, komplexere Implementierungen zu erkunden und die Deep Learning-Toolkits besser zu nutzen. Mit Mathematik für Deep Learning lernen Sie die wesentlichen mathematischen Konzepte, die für Deep Learning verwendet werden und als Hintergrund dienen. Sie arbeiten durch Python-Beispiele, um wichtige Themen im Zusammenhang mit Deep Learning in den Bereichen Wahrscheinlichkeit, Statistik, lineare Algebra, Differentialrechnung und Matrizenrechnung zu erlernen, sowie wie man den Datenfluss in einem neuronalen Netzwerk, die Rückpropagation und den Gradientenabstieg implementiert. Sie werden auch Python verwenden, um die Mathematik zu bearbeiten, die diesen Algorithmen zugrunde liegt, und sogar ein voll funktionsfähiges neuronales Netzwerk zu erstellen. Darüber hinaus finden Sie eine Behandlung des Gradientenabstiegs, einschliesslich Variationen, die in der Deep Learning-Community häufig verwendet werden: SGD, Adam, RMSprop und Adagrad/Adadelta.38,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Yves Hilpisch, Hilpisch Yves, Yves J HilpischReinforcement Learning for Finance bietet eine fundierte Einführung in die Anwendung von Reinforcement Learning im Finanzsektor. Verfasst von Yves J. Hilpisch, richtet sich dieses Fachbuch an Leser, die ein Interesse an der Verbindung von Finanzthemen und modernen Techniken der künstlichen Intelligenz haben. Es behandelt die Grundlagen des Reinforcement Learning und zeigt, wie diese Konzepte in der Finanzanalyse und -modellierung eingesetzt werden können. Die praxisorientierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die theoretischen Konzepte durch Python-Programmierung zu vertiefen. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die ihre Kenntnisse in der Finanztechnologie erweitern möchten. Mit 212 Seiten bietet es eine umfassende, aber zugängliche Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich auseinandersetzen wollen.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for Biology, Fachbücher von Charles Ravarani, Natasha Latysheva"Deep Learning for Biology" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Lösung realer biologischer Probleme beschäftigt. Verfasst von Natasha Latysheva und Charles Ravarani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Konzepte des Deep Learning und deren Relevanz für die Biologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die mathematischen und naturwissenschaftlichen Grundlagen der KI-Methoden entwickeln möchten. Das Werk behandelt verschiedene Aspekte der allgemeinen Psychologie im Kontext biologischer Fragestellungen und zeigt auf, wie moderne Technologien in der biologischen Forschung eingesetzt werden können. Mit einem klaren Fokus auf praxisnahe Anwendungen ist dieses Sachbuch eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Schnittstellen zwischen Biologie und Informatik auseinandersetzen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und wird im Jahr 2025 veröffentlicht. Es ist in den USA produziert worden und bietet eine fundierte Grundlage für das Verständnis der Herausforderungen und Möglichkeiten, die das Deep Learning in der biologischen Forschung mit sich bringt.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for NLP and Speech Recognition, Fachbücher von Uday KamathDas Fachbuch "Deep Learning for NLP and Speech Recognition" bietet eine umfassende Einführung in die Architektur des Deep Learning und deren Anwendungen in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung sowie der Spracherkennung. Es adressiert die wachsende Nachfrage nach einem einheitlichen Nachschlagewerk, das die Techniken des Deep Learning mit praktischen Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung verknüpft. Das Buch behandelt aktuelle Methoden des Deep Learning, die für NLP und Sprachanwendungen relevant sind, und bietet einen Überblick über moderne Ansätze sowie reale Fallstudien, die mit Codebeispielen ergänzt werden, um praktische Erfahrungen zu ermöglichen. Die Struktur des Buches ist in drei Teile gegliedert, die auf unterschiedliche Zielgruppen und deren Fachkenntnisse abgestimmt sind, und bietet somit sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Fachleuten wertvolle Einblicke.74,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for 3D Point Clouds, Fachbücher von Ge Li, Wei GaoDas Fachbuch "Deep Learning for 3D Point Clouds" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen im Bereich der 3D-Punktwolken-Technologien, die durch tiefes Lernen revolutioniert wurden. Es behandelt eine Vielzahl von Anwendungen, die von autonomem Fahren über digitale Zwillinge bis hin zu medizinischen Analysen reichen. Die Autoren, Gao Wei und Li Ge, erläutern detailliert die intelligenten Verarbeitungstechnologien, die für die rasante Entwicklung dieser Anwendungen entscheidend sind. Das Buch bietet einen systematischen Überblick über grundlegende Konzepte, Methoden zur Verbesserung und Analyse von 3D-Punktwolken sowie über vortrainierte Modelle. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in multimodales Lernen und die praktischen Anwendungen in verschiedenen Ingenieursbereichen. Die klare Struktur und die fundierte Darstellung der Inhalte machen dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich Informatik und Naturwissenschaften.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning in Finance, Fachbücher von Burcu Kartal, Musa GünDas Buch "Machine Learning in Finance" bietet eine umfassende Analyse der technischen Entwicklungen im Bereich der dezentralen Finanzen und beleuchtet die Rolle des maschinellen Lernens in aufstrebenden Volkswirtschaften. Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts muss die Finanzbranche sich kontinuierlich anpassen, um mit der Vielfalt neuer Finanzprodukte und -dienstleistungen Schritt zu halten. Das Werk behandelt die Analyse komplexer Muster in grossen Datenmengen, auch bekannt als Big Data, und hebt die wesentlichen Merkmale wie Volumen, Vielfalt, Veracity, Wert und Geschwindigkeit hervor. Maschinelles Lernen hat sich als unverzichtbar für die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und die Unterstützung fundierter Entscheidungen in Echtzeit erwiesen. Die Themen reichen von algorithmischem Handel über Risikomanagement bis hin zu Betrugserkennung und Kundenservice. Dieses Buch verbindet theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und richtet sich an Fachleute, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit diesen Methoden verbessern möchten. Es bietet wertvolle Einblicke für Theoretiker, Marktteilnehmer und politische Entscheidungsträger, indem es finanzielle Theorien und Praktiken im Kontext moderner Ansätze des maschinellen Lernens untersucht, insbesondere in aufstrebenden Märkten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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