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Wie kann der Begriff "intermittent reinforcement" korrekt übersetzt werden?
Der Begriff "intermittent reinforcement" kann als "intermittierende Verstärkung" übersetzt werden. Es bezieht sich auf eine Verhaltensverstärkung, die nicht kontinuierlich, sondern nur gelegentlich oder unregelmäßig erfolgt. Dies kann dazu führen, dass das Verhalten länger aufrechterhalten wird, da die Person nicht genau weiß, wann sie verstärkt wird. **
Welche Urlaubsziele bieten die perfekte Mischung aus Kultur, Natur und Erholung?
Mittelmeerinseln wie Sizilien oder Kreta bieten eine reiche kulturelle Geschichte, atemberaubende Natur und entspannte Strände. Städte wie Barcelona oder Lissabon vereinen pulsierendes Stadtleben mit historischen Sehenswürdigkeiten und nahgelegenen Stränden. Nationalparks wie der Yosemite Nationalpark in den USA oder der Krüger Nationalpark in Südafrika bieten unberührte Natur, Tierbeobachtungen und Möglichkeiten zur Entspannung. **
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Zhiqing XiaoDas Fachbuch "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation" bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Anwendung des Reinforcement Learning. Es richtet sich an Leser, die ein systematisches Verständnis für diese moderne Technik entwickeln möchten. Das Buch beginnt mit einem einheitlichen mathematischen Rahmen und leitet die grundlegenden Theorien des Reinforcement Learning ab. Es behandelt alle gängigen Algorithmen, darunter PPO, SAC und MuZero, und geht auf wichtige Technologien wie RLHF, IRL und PbRL ein. Jedes Kapitel enthält hochwertige Implementierungen, die sowohl in TensorFlow als auch in PyTorch bereitgestellt werden. Die dazugehörigen Codes sind auf GitHub verfügbar und können auf herkömmlichen Laptops mit Windows, macOS oder Linux ausgeführt werden. Dieses Buch ist sowohl für Praktiker als auch für akademische Forscher geeignet, die eine theoretische Grundlage oder algorithmische Verbesserungen in ihrer Forschung anstreben.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sutton, Richard S.: Reinforcement LearningReinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,102,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Phil WinderDas Fachbuch "Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents" von Phil Winder bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Anwendungen des Reinforcement Learning im industriellen Kontext. Verfasst in englischer Sprache, richtet sich das Buch an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die ein vertieftes Verständnis für intelligente Agenten und deren Einsatzmöglichkeiten in der Informatik erlangen möchten. Mit 381 Seiten behandelt das Werk sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, wodurch es sich als wertvolle Ressource für alle eignet, die sich mit modernen Technologien und deren Implementierung in der Industrie auseinandersetzen. Das Buch hat eine Breite von 18,3 cm und eine Höhe von 23,3 cm, was es handlich und leicht zugänglich macht. Mit einem Gewicht von 710 Gramm ist es zudem gut transportierbar. Die Publikation aus dem Jahr 2020 ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Chancen des Reinforcement Learning beschäftigen.54,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Manisha Biswas, Abhishek NandyMeistern Sie das Verstärkungslernen, ein beliebtes Gebiet des maschinellen Lernens, beginnend mit den Grundlagen. Entdecken Sie, wie Agenten und die Umgebung sich entwickeln und gewinnen Sie ein klares Bild von ihrer Wechselbeziehung. Anschliessend arbeiten Sie mit Theorien, die mit dem Verstärkungslernen verbunden sind, und erkunden die Konzepte, die den Prozess des Verstärkungslernens aufbauen. Das Buch behandelt wichtige Algorithmusimplementierungen für das Verstärkungslernen, einschliesslich des Markov-Entscheidungsprozesses und des semi-Markov-Entscheidungsprozesses. Der nächste Abschnitt zeigt Ihnen, wie Sie mit OpenAI beginnen, bevor Sie sich mit OpenAI Gym beschäftigen. Danach lernen Sie über Schwarmintelligenz mit Python im Hinblick auf das Verstärkungslernen. Der letzte Teil des Buches beginnt mit der TensorFlow-Umgebung und skizziert, wie Verstärkungslernen auf TensorFlow angewendet werden kann. Es wird auch Keras behandelt, ein Framework, das mit Verstärkungslernen verwendet werden kann.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche Urlaubsziele bieten die beste Kombination aus Entspannung, Aktivitäten und kulturellen Sehenswürdigkeiten?
Griechenland, Italien und Thailand bieten eine perfekte Kombination aus Entspannung an den Stränden, Aktivitäten wie Wassersport und Wandern sowie kulturellen Sehenswürdigkeiten wie antiken Ruinen und Tempeln. Diese Ziele ermöglichen es den Reisenden, sowohl zu entspannen als auch neue Erfahrungen zu sammeln und die lokale Kultur kennenzulernen. Die Vielfalt an Aktivitäten und Sehenswürdigkeiten in diesen Ländern macht sie zu idealen Urlaubszielen für jeden Geschmack. **
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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, 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. **
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Was sind die beliebtesten Sehenswürdigkeiten und Aktivitäten in der Toskana, die Reisende in den Bereichen Kultur, Natur und Kulinarik erleben können?
Die Toskana ist bekannt für ihre reiche kulturelle Geschichte, darunter die berühmte Stadt Florenz mit ihren beeindruckenden Kunstwerken und historischen Gebäuden wie dem Dom und der Uffizien-Galerie. Die malerische Landschaft der Toskana lockt mit sanften Hügeln, Weinbergen und Olivenhainen, die perfekt für Wanderungen, Radtouren und Weinproben sind. Die toskanische Küche ist berühmt für ihre köstlichen Gerichte wie Ribollita, Bistecca alla Fiorentina und frische Meeresfrüchte, die Besucher in den zahlreichen Restaurants und Trattorien der Region genießen können. **
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Welche Urlaubsziele bieten die besten Möglichkeiten für Outdoor-Aktivitäten und Entspannung in der Natur?
1. Die Alpen in Österreich und der Schweiz bieten eine Vielzahl von Outdoor-Aktivitäten wie Wandern, Skifahren und Klettern. 2. Die Nationalparks in den USA, wie der Yellowstone Nationalpark oder der Grand Canyon, sind ideal für Naturerlebnisse und Entspannung. 3. Die Strände und Regenwälder in Costa Rica bieten die perfekte Kombination aus Abenteuer und Erholung in der Natur. **
Welche Urlaubsziele würden Sie empfehlen, um Entspannung und Erholung zu finden?
Ich würde die Malediven empfehlen, für ihre traumhaften Strände und luxuriösen Resorts. Auch Bali in Indonesien ist ein tolles Ziel für Entspannung mit Yoga, Wellness und Natur. Oder die Toskana in Italien für malerische Landschaften, gutes Essen und Wein. **
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 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. **
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Applying Reinforcement Learning on Real-World Data with Practical Examples in Python, Fachbücher von Kajal Singh, Philip Osborne, Matthew E TaylorDas Buch "Applying Reinforcement Learning on Real-World Data with Practical Examples in Python" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) in realen Szenarien. Es richtet sich an Akademiker, Fachleute und Datenbegeisterte, die die grundlegenden Prinzipien des RL verstehen und anwenden möchten. Der Autor, Philip Osborne, zusammen mit Kajal Singh und Matthew E. Taylor, erläutert, wie RL-Methoden in verschiedenen Bereichen wie Robotik, Finanzhandel und Lieferkettenoptimierung erfolgreich eingesetzt werden können. Das Buch hebt die Herausforderungen hervor, die bei der Anwendung von RL in der realen Welt auftreten, wie unzureichende Daten und die Notwendigkeit, Daten in das richtige Format zu bringen. Durch praktische Beispiele und detaillierte Erklärungen wird den Lesenden geholfen, die Konzepte zu verinnerlichen und die Methoden effektiv zu implementieren. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit der Implementierung von Reinforcement Learning in der Praxis beschäftigen möchten.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Uwe LorenzIn uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot und das Hamster-Modell sind einfache, aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie genetische Algorithmen und künstliche Neugier sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO, ausserdem Korrekturen und Überarbeitungen.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Zhiqing XiaoDas Fachbuch "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation" bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Anwendung des Reinforcement Learning. Es richtet sich an Leser, die ein systematisches Verständnis für diese moderne Technik entwickeln möchten. Das Buch beginnt mit einem einheitlichen mathematischen Rahmen und leitet die grundlegenden Theorien des Reinforcement Learning ab. Es behandelt alle gängigen Algorithmen, darunter PPO, SAC und MuZero, und geht auf wichtige Technologien wie RLHF, IRL und PbRL ein. Jedes Kapitel enthält hochwertige Implementierungen, die sowohl in TensorFlow als auch in PyTorch bereitgestellt werden. Die dazugehörigen Codes sind auf GitHub verfügbar und können auf herkömmlichen Laptops mit Windows, macOS oder Linux ausgeführt werden. Dieses Buch ist sowohl für Praktiker als auch für akademische Forscher geeignet, die eine theoretische Grundlage oder algorithmische Verbesserungen in ihrer Forschung anstreben.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sutton, Richard S.: Reinforcement LearningReinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,102,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann der Begriff "intermittent reinforcement" korrekt übersetzt werden?
Der Begriff "intermittent reinforcement" kann als "intermittierende Verstärkung" übersetzt werden. Es bezieht sich auf eine Verhaltensverstärkung, die nicht kontinuierlich, sondern nur gelegentlich oder unregelmäßig erfolgt. Dies kann dazu führen, dass das Verhalten länger aufrechterhalten wird, da die Person nicht genau weiß, wann sie verstärkt wird. **
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Welche Urlaubsziele bieten die perfekte Mischung aus Kultur, Natur und Erholung?
Mittelmeerinseln wie Sizilien oder Kreta bieten eine reiche kulturelle Geschichte, atemberaubende Natur und entspannte Strände. Städte wie Barcelona oder Lissabon vereinen pulsierendes Stadtleben mit historischen Sehenswürdigkeiten und nahgelegenen Stränden. Nationalparks wie der Yosemite Nationalpark in den USA oder der Krüger Nationalpark in Südafrika bieten unberührte Natur, Tierbeobachtungen und Möglichkeiten zur Entspannung. **
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Welche Urlaubsziele bieten die beste Kombination aus Entspannung, Aktivitäten und kulturellen Sehenswürdigkeiten?
Griechenland, Italien und Thailand bieten eine perfekte Kombination aus Entspannung an den Stränden, Aktivitäten wie Wassersport und Wandern sowie kulturellen Sehenswürdigkeiten wie antiken Ruinen und Tempeln. Diese Ziele ermöglichen es den Reisenden, sowohl zu entspannen als auch neue Erfahrungen zu sammeln und die lokale Kultur kennenzulernen. Die Vielfalt an Aktivitäten und Sehenswürdigkeiten in diesen Ländern macht sie zu idealen Urlaubszielen für jeden Geschmack. **
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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, 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. **
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Phil WinderDas Fachbuch "Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents" von Phil Winder bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Anwendungen des Reinforcement Learning im industriellen Kontext. Verfasst in englischer Sprache, richtet sich das Buch an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die ein vertieftes Verständnis für intelligente Agenten und deren Einsatzmöglichkeiten in der Informatik erlangen möchten. Mit 381 Seiten behandelt das Werk sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, wodurch es sich als wertvolle Ressource für alle eignet, die sich mit modernen Technologien und deren Implementierung in der Industrie auseinandersetzen. Das Buch hat eine Breite von 18,3 cm und eine Höhe von 23,3 cm, was es handlich und leicht zugänglich macht. Mit einem Gewicht von 710 Gramm ist es zudem gut transportierbar. Die Publikation aus dem Jahr 2020 ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Chancen des Reinforcement Learning beschäftigen.54,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Manisha Biswas, Abhishek NandyMeistern Sie das Verstärkungslernen, ein beliebtes Gebiet des maschinellen Lernens, beginnend mit den Grundlagen. Entdecken Sie, wie Agenten und die Umgebung sich entwickeln und gewinnen Sie ein klares Bild von ihrer Wechselbeziehung. Anschliessend arbeiten Sie mit Theorien, die mit dem Verstärkungslernen verbunden sind, und erkunden die Konzepte, die den Prozess des Verstärkungslernens aufbauen. Das Buch behandelt wichtige Algorithmusimplementierungen für das Verstärkungslernen, einschliesslich des Markov-Entscheidungsprozesses und des semi-Markov-Entscheidungsprozesses. Der nächste Abschnitt zeigt Ihnen, wie Sie mit OpenAI beginnen, bevor Sie sich mit OpenAI Gym beschäftigen. Danach lernen Sie über Schwarmintelligenz mit Python im Hinblick auf das Verstärkungslernen. Der letzte Teil des Buches beginnt mit der TensorFlow-Umgebung und skizziert, wie Verstärkungslernen auf TensorFlow angewendet werden kann. Es wird auch Keras behandelt, ein Framework, das mit Verstärkungslernen verwendet werden kann.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning, Fachbücher von Brandon Brown- Grundlegende Konzepte und Terminologie - Praktischer Einsatz mit PyTorch - Projekte umsetzen Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen. Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an. Aus dem Inhalt: - Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse - Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben - Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme EXTRA: E-Book inside Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Control Systems and Reinforcement Learning, Sachbücher von Sean MeynDas Buch ist für Neulinge im Bereich des Reinforcement Learning geschrieben, die Code für verschiedene Anwendungen, von Robotik über Energiesysteme bis hin zu Lieferketten, schreiben möchten. Es enthält auch fortgeschrittenes Material, das darauf abzielt, Graduierte und Fachleute sowohl auf die Forschung als auch auf die Anwendung von Reinforcement-Learning- und optimalen Steuerungstechniken vorzubereiten.83,25 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die beliebtesten Sehenswürdigkeiten und Aktivitäten in der Toskana, die Reisende in den Bereichen Kultur, Natur und Kulinarik erleben können?
Die Toskana ist bekannt für ihre reiche kulturelle Geschichte, darunter die berühmte Stadt Florenz mit ihren beeindruckenden Kunstwerken und historischen Gebäuden wie dem Dom und der Uffizien-Galerie. Die malerische Landschaft der Toskana lockt mit sanften Hügeln, Weinbergen und Olivenhainen, die perfekt für Wanderungen, Radtouren und Weinproben sind. Die toskanische Küche ist berühmt für ihre köstlichen Gerichte wie Ribollita, Bistecca alla Fiorentina und frische Meeresfrüchte, die Besucher in den zahlreichen Restaurants und Trattorien der Region genießen können. **
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1. Die Alpen in Österreich und der Schweiz bieten eine Vielzahl von Outdoor-Aktivitäten wie Wandern, Skifahren und Klettern. 2. Die Nationalparks in den USA, wie der Yellowstone Nationalpark oder der Grand Canyon, sind ideal für Naturerlebnisse und Entspannung. 3. Die Strände und Regenwälder in Costa Rica bieten die perfekte Kombination aus Abenteuer und Erholung in der Natur. **
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Welche Urlaubsziele würden Sie empfehlen, um Entspannung und Erholung zu finden?
Ich würde die Malediven empfehlen, für ihre traumhaften Strände und luxuriösen Resorts. Auch Bali in Indonesien ist ein tolles Ziel für Entspannung mit Yoga, Wellness und Natur. Oder die Toskana in Italien für malerische Landschaften, gutes Essen und Wein. **
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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 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. **
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