Domain personalised.de kaufen?
Wir ziehen mit dem Projekt personalised.de um. Sind Sie am Kauf der Domain personalised.de interessiert?
Schicken Sie uns bitte eine Email an
domain@kv-gmbh.de oder rufen uns an: 0541-76012653.
Produkte zum Begriff Learning:

Ward, Rupert: Personalised Learning for the Learning Person
Ward, Rupert: Personalised Learning for the Learning Person

Personalised Learning for the Learning Person , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 72.90 € | Versand*: 0 €
A Conceptual Framework For Personalised Learning - Philipp Melzer  Kartoniert (TB)
A Conceptual Framework For Personalised Learning - Philipp Melzer Kartoniert (TB)

Philipp Melzer analyses influence factors of personalised learning aiming to lay out design principles for personalised blended learning courses. Finding only weak support for a matching between learning styles and teaching methods he defines learning tasks as the object of further investigations. Following the idea of a community of inquiry the author develops the Personalised Learning Framework (PLF) modelling personalised learning as a process of selection as well as usage of learning tasks and learning tools by the community of inquiry. To evaluate the PLF further a traditional university course is transformed to a personalised flipped classroom course. He shows how personalised learning can be supported in concrete learning interventions using specific learning methods and technologies.

Preis: 74.89 € | Versand*: 0.00 €
Personalised Medicine  Kartoniert (TB)
Personalised Medicine Kartoniert (TB)

The mammalian genome is constantly challenged by exogenous and endogenous threats. Although much is known about the mechanisms that maintain genome integrity little is known about the applications of this knowledge to combat human disease. The past 20 years has witnessed extensive research and progress in this area and scientists started to design new therapies harnessing individual genetic differences among patients to combat degenerative disorders and cancer. We summarize these advancements and discuss perspectives for the future of personalized medicine.

Preis: 171.19 € | Versand*: 0.00 €
Personalised Health Care  Kartoniert (TB)
Personalised Health Care Kartoniert (TB)

Practitioners are increasingly adopting a personalised medicine approach to individually tailored patient care especially disease diagnosis and treatment with the use of biomarkers. However development and implementation of such approaches to chronic disease prevention need further investigation and concerted efforts for proper use in healthcare systems. This book provides high-quality multidisciplinary knowledge from research in personalised medicine specifically personalised prevention of chronic disease. It addresses different perspectives of prevention in the field and is the outcome of a four-year work of the Personalized prevention of Chronic Disease (PRECeDI) Consortium a multi-disciplinary and multi-professional team of experts. The Consortium jointly agreed to document and address the five aspects or domains of personalised medicine and prevention as individual chapters: Identification of biomarkers for theprevention of chronic disease Evaluation of predictive genomic applications Ethico-legal and policy issues surrounding personalised medicine Roles and responsibilities of stakeholders in informing healthy individuals on their genome: a sociotechnical analysis Identification of organisational models for the provision of predictive genomic applications The book focuses on the Consortium's recommendations that are derived from each of these domains based on up-to-date evidence and research that the authors write follow and systematically organise and report. Personalisation of health care is eventually a driver of innovation in research and healthcare systems. With this SpringerBrief on Personalised Health Care: Fostering Precision Medicine Advancements for Gaining Population Health Impact the Consortium provides further evidence of the clinical validity and utility of personalised medicine with special emphasis on the prevention of chronic diseases. The book is a useful resource for policy makers industry and healthcare professionals scientists technology-sector professionals investors citizens and private companies that need proper advice to realise the potential of personalised medicine.

Preis: 53.49 € | Versand*: 0.00 €

Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, an...

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht da...

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist Python Machine Learning?

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei...

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen,...

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Mioranza, Claudio: Analysing the Influence of Personalised Ad Mechanisms
Mioranza, Claudio: Analysing the Influence of Personalised Ad Mechanisms

Analysing the Influence of Personalised Ad Mechanisms , The Buying Behaviour of Individuals in the Virtual Environment , Fachbücher, Lernen & Nachschlagen > Bücher & Zeitschriften

Preis: 25.16 € | Versand*: 0 €
Noor, Huma: Voice and Personalised Biomedicine: A Unani Perspective
Noor, Huma: Voice and Personalised Biomedicine: A Unani Perspective

Voice and Personalised Biomedicine: A Unani Perspective , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 32.86 € | Versand*: 0 €
Predictive, Preventive, and Personalised Medicine: From Bench to Bedside
Predictive, Preventive, and Personalised Medicine: From Bench to Bedside

Predictive, Preventive, and Personalised Medicine: From Bench to Bedside , This volume presents advanced bio/medical sciences with a particular value for translating research achievements into daily medical practice in the framework of Predictive, Preventive and Personalised Medicine (3PM/PPPM). First two decades of the 21st century are characterised by epidemics of non-communicable diseases such as many hundreds of millions of patients diagnosed with cardiovascular diseases and the type 2 diabetes mellitus, breast, lung, liver and prostate malignancies, neurological, sleep, mood and eye disorders, amongst others. Consequent socio-economic burden is tremendous. Unprecedented decrease in age of maladaptive individuals has been reported. The absolute majority of expanding non-communicable disorders carry a chronic character, over a couple of years progressing from reversible suboptimal health conditions to irreversible severe pathologies and cascading collateral complications. The paradigm change from reactive to predictive preventive and personalisedmedicine is essential to promote population health by application of individualised patient profiling, multi-parametric analysis leading to cost-effective targeted prevention. To this end, inadequate data for risk assessment on speed and urgency of COVID-19, combined with increased globalization of human society, led to the rapid spread of COVID-19. Despite an abundance of digital methods that could be used in slowing or stopping this virus and future pandemics, the world remains unprepared, and lessons have not been learned from previous cases of pandemics. The book presents PPPM strategies which might be of great clinical utility for future pandemics. In a long-term way, a significantly improved healthcare economy is one of the clear benefits of the proposed paradigm shift; a tight collaboration between all stakeholders including scientific community, healthcare providers, patient organisations, policy-makers and educators is analysed for the smooth implementationof the 3PM concepts. Further issues linked to big data management and medical ethics have to be carefully treated in the context of application of artificial intelligence in medicine. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 122.49 € | Versand*: 0 €
Preventive And Predictive Genetics: Towards Personalised Medicine  Kartoniert (TB)
Preventive And Predictive Genetics: Towards Personalised Medicine Kartoniert (TB)

Pharmacogenomics supports personalized medicine by translating genome-based knowledge into clinical practice offering enhanced benefit for patients and health-care systems at large. Current routine practice for diagnosing and treating patients is conducted by correlating parameters such as age gender and weight with risks and expected treatment outcomes. In the new era of personalized medicine the healthcare provider is equipped with improved ability to prevent diagnose treat and predict outcomes on the basis of complex information sources including genetic and genomic data. Targeted therapy and reliable prediction of expected outcomes offer patients access to better healthcare management by way of identifying the therapies effective for the relevant patient group avoiding prescription of unnecessary treatment and reducing the likelihood of developing adverse drug reactions.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinel...

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickel...

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen...

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist AWS der Standard im Machine Learning?

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette...

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Personalised Body Counter Calibration Using Anthropometric Parameters - Stefan Pölz  Kartoniert (TB)
Personalised Body Counter Calibration Using Anthropometric Parameters - Stefan Pölz Kartoniert (TB)

This dissertation describes the development of a new method for personalisation of efficiency factors in partial body counting. Its achieved goal is the quantification of uncertainties in those factors due to variation in anatomy of the measured persons and their reduction by correlation with anthropometric parameters. The method was applied to a detector system at the In Vivo Measurement Laboratory at Karlsruhe Institute of Technology using Monte Carlo simulation and computational phantoms.

Preis: 44.00 € | Versand*: 0.00 €
Theorising Personalised Education - Barbara Garrick  Donna Pendergast  David Geelan  Kartoniert (TB)
Theorising Personalised Education - Barbara Garrick Donna Pendergast David Geelan Kartoniert (TB)

This book examines the theoretical underpinning of the concept of personalised education and explores the question: What is personalised education in the contemporary higher education sector and how is it implemented? A broad sophisticated definition of personalised learning has the potential to serve as a basis for more effective educational practices. The term 'personalised education' is and continues to be one with a variety of definitions. The authors' definition both incorporates earlier concepts of personalised education and critically reassesses them. The book then adds a further dimension: personalised instruction in electronically mediated environments where the goal is to achieve learning towards mastery individually with the help of differentiated and individualised electronic learning platforms. This book assesses the various arguments concerning personalised education examining each through the lens of educational theory and pedagogy and subsequently positing a number of qualitative characteristics of personalised education that have the potential to influence policy and practices in the higher education sector.

Preis: 53.49 € | Versand*: 0.00 €
3D & 4D Printing Methods for Pharmaceutical Manufacturing and Personalised Drug Delivery
3D & 4D Printing Methods for Pharmaceutical Manufacturing and Personalised Drug Delivery

3D & 4D Printing Methods for Pharmaceutical Manufacturing and Personalised Drug Delivery , Opportunities and Challenges , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 82.37 € | Versand*: 0 €
An Information Technology Framework For Predictive  Preventive And Personalised Medicine  Kartoniert (TB)
An Information Technology Framework For Predictive Preventive And Personalised Medicine Kartoniert (TB)

This book explores how PPPM clinical practice and basic research could be best served by information technology (IT). A use-case was developed for hepatocellular carcinoma (HCC). The subject was approached with four interrelated tasks: (1) review of clinical practices relating to HCC; (2) propose an IT system relating to HCC including clinical decision support and research needs; (3) determine how a clinical liver cancer center can contribute; and (4) examine the enhancements and impact that the first three tasks will have on the management of HCC. An IT System for Personalized Medicine (ITS-PM) for HCC will provide the means to identify and determine the relative value of the wide number of variables including clinical assessment of the patient -- functional status liver function degree of cirrhosis and comorbidities; tumor biology at a molecular genetic and anatomic level; tumor burden and individual patient response; medical and operative treatments and their outcomes.

Preis: 106.99 € | Versand*: 0.00 €

Ist ein Machine Learning Engineer ein Ingenieur?

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entw...

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen. Sie nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Mögt ihr Distance Learning oder Präsenzunterricht mehr?

Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben, aber ich kann sagen, dass es Vor- und Nachteile sowohl beim Distance Learning als au...

Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben, aber ich kann sagen, dass es Vor- und Nachteile sowohl beim Distance Learning als auch beim Präsenzunterricht gibt. Distance Learning bietet Flexibilität und die Möglichkeit, von überall aus zu lernen, während Präsenzunterricht den direkten Austausch mit Lehrern und Mitschülern ermöglicht. Letztendlich hängt es von den individuellen Präferenzen und den spezifischen Umständen ab, welches Format bevorzugt wird.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wann verwendet man "studying" und wann "learning"?

"Studying" wird normalerweise verwendet, um sich auf das formelle Lernen in einer akademischen Umgebung zu beziehen, wie zum Beisp...

"Studying" wird normalerweise verwendet, um sich auf das formelle Lernen in einer akademischen Umgebung zu beziehen, wie zum Beispiel das Lesen von Büchern oder das Besuchen von Vorlesungen. "Learning" hingegen kann sich auf jegliche Art von Wissenserwerb beziehen, sei es durch formales Lernen oder durch informelles Lernen im Alltag. Es kann auch verwendet werden, um auf den Prozess des Verstehens und Absorbierens von Informationen im Allgemeinen hinzuweisen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Kennt sich jemand mit Machine Learning aus?

Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intellige...

Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt viele Experten und Forscher, die sich intensiv mit Machine Learning beschäftigen und in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, der Finanzwelt oder der Robotik Anwendungen entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.