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Rohleder, Luca: Jobsuche in schwierigen FällenJobsuche in schwierigen Fällen , Mit Bewerbungen im verdeckten Stellenmarkt Handicaps erfolgreich kompensieren , Armaturenbretter > Innenausstattung , Erscheinungsjahr: 20171001, Produktform: Kartoniert, Autoren: Rohleder, Luca, Keyword: Anschreiben; Arbeitslosigkeit; Arbeitsplatz; Arbeitssuche; Bewerberportale; Bewerbung; Bewerbungsanschreiben; Bewerbungsmappe; Bewerbungsportale; Bewerbungsschreiben; Bewerbungsstrategien; Grauer Arbeitsmarkt; Internetportale; Job; Jobwechsel; Karriere; Onlinebewerbung; Tabellarischer Lebenslauf; Verdeckter Arbeitsmarkt; Verdeckter Stellenmarkt; besserer Job, Fachschema: Bewerbung, Thema: Entdecken, Warengruppe: HC/Briefe, Bewerbungen, Wiss. Arbeiten, Rhetorik, Fachkategorie: Ratgeber: Karriere und Erfolg, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: 174, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: dielus edition, Verlag: dielus edition, Verlag: Schmich, Lu, Länge: 211, Breite: 149, Höhe: 17, Gewicht: 270, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,19,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Knowledge Recommendation Systems with Machine Intelligence Algorithms, Fachbücher von Jarosław ProtasiewiczDas Buch "Knowledge Recommendation Systems with Machine Intelligence Algorithms" bietet eine umfassende Untersuchung des Themas der Wissensempfehlungssysteme, die auf Algorithmen der Maschinenintelligenz basieren. In einer Zeit, in der die Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften und Innovatoren stetig wächst, wird die Notwendigkeit solcher Systeme immer deutlicher. Dieses Fachbuch beleuchtet die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der effektiven Verwaltung von Informationen und Ressourcen ergeben. Es führt die Leser durch verschiedene Anwendungsbeispiele, darunter die Empfehlung von Gutachtern für akademische Manuskripte und die Unterstützung von Innovationen durch die gezielte Bereitstellung relevanter Informationen. Darüber hinaus wird erläutert, wie Algorithmen zur Datenverarbeitung eingesetzt werden, um aus Daten wertvolle Informationen und Wissen zu generieren, die in Informationssystemen verwendet werden können.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Cross-device Federated Recommendation, Fachbücher von Xiangjie Kong, Mengmeng Wang, Lingyun Wang
Das Buch "Cross-device Federated Recommendation" bietet eine umfassende Einführung in die aktuellen Bereiche der Empfehlungssysteme und des geräteübergreifenden föderierten Lernens. Es beleuchtet die neuesten Fortschritte und Perspektiven in Bezug auf die föderierte Empfehlung, die als datenschutzorientiertes, verteiltes Rechenparadigma fungiert. Dieses Konzept ermöglicht eine kollaborative Intelligenz über mehrere Geräte hinweg, während die Sicherheit lokaler Daten gewährleistet bleibt. In diesem Kontext sind allgegenwärtige Empfehlungsdienste eine wesentliche Anwendung der KI auf Geräteebene. Das Buch ist so strukturiert, dass jedes Kapitel unabhängig verstanden werden kann, und organisiert bestehende Bemühungen in der föderierten Empfehlung aus drei verschiedenen Perspektiven: Lernparadigmen, Datenschutz-Computing und föderierte Herausforderungen. Die Perspektive der Lernparadigmen umfasst statistisches maschinelles Lernen, tiefes Lernen, verstärkendes Lernen und Meta-Lernen, während die Datenschutz-Perspektive Techniken wie homomorphe Verschlüsselung und differenzielle Privatsphäre behandelt. Die Diskussion über föderierte Probleme umfasst Kommunikationsoptimierung und Fairnesswahrnehmung, die in der geräteübergreifenden verteilten Umgebung von grosser Bedeutung sind. Am Ende werden potenzielle Herausforderungen und vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschungen erörtert.
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