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  • 1
    Buch
    Buch
    Keep calm and log on : your handbook for surviving the digital revolution (2020)
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Details
    ISBN: 9780262538763
    Sprache: Englisch
    Seiten: xxvi, 351 Seiten , Illustrationen
    DDC: 302.30285
    RVK:
    MS 7965
    RVK:
    MS 5920
    RVK:
    SR 850
    Schlagwort(e): Online social networks ; Internet Social aspects ; Human-computer interaction ; Social Media ; Computersicherheit ; Digitale Revolution
    Kurzfassung: "This book offers sensible advice for ordinary people about how to sustain a safe and satifsfying online life. This takes some know-how, given the risks we face each day. This book offers that knowledge and empowers us to shop, share, and connect with one another digitally while protecting ourselves from identity theft, Internet addiction, fake news, and data breaches. This is a chatty, conversational, self-help book written explicitly for a non-techie audience. Readers who might be intimidated by books that are technical, bleak, or frightening, are the intended audience for this book, which translates academic research about media literacy, communications theory and history, the psychology of conspiracy theorists, digital security, and relationship violence, and helps individual citizens apply these ideas to their lives through concrete activities which empower them to navigate the digital revolution with a cool head and a trained eye. This is an approachable, helpful, and thoughtful book, full of sound recommendations for avoiding the worst pitfalls of a life online"--
    URL: Inhaltsverzeichnis
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    GBV
  • 2
    Buch
    Buch
    Data science (2018)
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Details
    ISBN: 9780262535434
    Sprache: Englisch
    Seiten: xi, 264 Seiten , Diagramme , 18 cm
    Serie: The MIT Press essential knowledge series
    Paralleltitel: Erscheint auch als Kelleher, John D., 1974 - Data science
    Paralleltitel: Erscheint auch als Kelleher, John D., 1974 - Data science
    DDC: 005.7
    RVK:
    QH 235
    RVK:
    ST 530
    Schlagwort(e): Big data ; Machine learning ; Data mining ; Quantitative research ; Big data ; Data mining ; Machine learning ; Quantitative research ; Einführung ; Data Science ; Big Data ; Maschinelles Lernen
    Kurzfassung: The goal of data science is to improve decision making through the analysis of data. Today data science determines the ads we see online, the books and movies that are recommended to us online, which emails are filtered into our spam folders, and even how much we pay for health insurance. This volume in the MIT Press Essential Knowledge series offers a concise introduction to the emerging field of data science, explaining its evolution, current uses, data infrastructure issues, and ethical challenges. Einführung in das Gebiet der Datenwissenschaft.
    Anmerkung: Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke
    URL: Cover
    URL: Inhaltsverzeichnis
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    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    MPI Ethno. Forsch.
  • 3
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Elements of causal inference : foundations and learning algorithms (2017)
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Details
    ISBN: 9780262037310
    Sprache: Englisch
    Seiten: 1 Online-Ressource (xiv, 265 Seiten)
    Paralleltitel: Erscheint auch als Peters, Jonas, 1984 - Elements of causal inference
    RVK:
    ST 300
    Schlagwort(e): Mobile & handheld device programming / Apps programming ; Machine learning ; Neural networks & fuzzy systems ; Causation ; Computer algorithms ; Inference ; Logic, Symbolic and mathematical ; Machine learning ; Kausalität ; Maschinelles Lernen ; Algorithmus ; Inferenzstatistik
    Kurzfassung: A concise and self-contained introduction to causal inference, increasingly important in data science and machine learning.The mathematization of causality is a relatively recent development, and has become increasingly important in data science and machine learning. This book offers a self-contained and concise introduction to causal models and how to learn them from data. After explaining the need for causal models and discussing some of the principles underlying causal inference, the book teaches readers how to use causal models: how to compute intervention distributions, how to infer causal models from observational and interventional data, and how causal ideas could be exploited for classical machine learning problems. All of these topics are discussed first in terms of two variables and then in the more general multivariate case. The bivariate case turns out to be a particularly hard problem for causal learning because there are no conditional independences as used by classical methods for solving multivariate cases. The authors consider analyzing statistical asymmetries between cause and effect to be highly instructive, and they report on their decade of intensive research into this problem. The book is accessible to readers with a background in machine learning or statistics, and can be used in graduate courses or as a reference for researchers. The text includes code snippets that can be copied and pasted, exercises, and an appendix with a summary of the most important technical concepts
    Anmerkung: English
    URL: Volltext  (OAPEN Library: download the publication)
    URL: Volltext  (OAPEN Library: description of the publication)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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    MPI Ethno. Forsch.
  • 4
    Buch
    Buch
    Deep learning (2016)
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Details
    ISBN: 9780262035613
    Sprache: Englisch
    Seiten: xxii, 775 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 24 cm
    Serie: Adaptive computation and machine learning
    Paralleltitel: Erscheint auch als Goodfellow, Ian, 1987 - Deep learning
    Paralleltitel: Erscheint auch als Goodfellow, Ian, 1987 - Deep learning
    RVK:
    MR 2200
    RVK:
    ST 301
    RVK:
    DP 2600
    RVK:
    ST 304
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 302
    Schlagwort(e): Machine learning ; Machine learning ; Machine learning ; Deep learning ; Maschinelles Lernen
    Anmerkung: Weitere Infos unter http://www.deeplearningbook.org/ , Literaturverzeichnis: Seiten 711-766 , Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke , Jahr in CIP [2017]
    URL: Inhaltsverzeichnis
    URL: Inhaltstext
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    MPI-MMG
  • 5
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    Building successful online communities : evidence-based social design (2011)
    Cambridge, Massachusetts : The MIT Press
    Details
    ISBN: 9780262528917
    Sprache: Englisch
    Seiten: xi, 308 Seiten , Illustrationen
    DDC: 302.30285
    RVK:
    ST 670
    Schlagwort(e): Social Media ; Angewandte Sozialpsychologie
    URL: Inhaltsverzeichnis
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