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Data Driven ControllingData Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Bremsbeläge > Bremsen & Bremsenteile , Erscheinungsjahr: 20231207, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Redaktion: Gleich, Ronald, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Keyword: Advanced Analytics; BI; Controlling; DDDM; Data; Data Analytics; Data Science; Data-Driven; Datengesteuert; Datengetrieben:Datenbasiert; Datenkompetenz; Decision-Making; Driven; Entscheidungsfindung; KI; Machine Learning; Reporting; Reportingtools; SAP,, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Strategie~Entscheidungstheorie, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein~Management: Entscheidungstheorie, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 177, Höhe: 20, Gewicht: 562, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,89,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Driven Decision Making im operativen und strategischen Investitionscontrolling, Taschenbuch von Luca Weigerding,Jessica Hastenteufel, SpringerData-driven Decision Making Im Operativen Und Strategischen Investitionscontrolling, Taschenbuch Von Luca Weigerding,jessica Hastenteufel, Springer Fachmedien Wiesbaden Gmbh, 978-3-658-47112-5, Seitenanzahl: 4313,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging (Englisch, Hardcover, M. F. Mridha, Nilanjan Dey) (71877834)Springer Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging (Englisch, Hardcover, M. F. Mridha, Nilanjan Dey) (71877834)213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging, Fachbücher von Nilanjan Dey, M. F. Mridha
Das Buch "Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging" bietet eine umfassende Untersuchung der neuesten Fortschritte in der medizinischen Bildgebung und deren Anwendung in der klinischen Entscheidungsfindung. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, Methoden und Anwendungen, die den Leser*innen ein tiefes Verständnis des aktuellen Stands und der Perspektiven des Fachgebiets vermitteln. Der Inhalt beginnt mit der Analyse der Domänenanpassung in der medizinischen Bildgebung und der Bewertung der Effektivität von Transferlernen, um Herausforderungen im Zusammenhang mit begrenzten beschrifteten Daten zu bewältigen. Die folgenden Kapitel konzentrieren sich auf spezifische Anwendungen, wie die Verbesserung der Klassifikation von Nierenläsionen in CT-Scans und die Förderung der Brustkrebsforschung durch eine auf Aufmerksamkeit basierende U-Net-Architektur zur Segmentierung. Zudem werden die Klassifikation von Gehirn-MRT-Bildern bei neurologischen Erkrankungen und die Entwicklung multimodaler maschineller Lernmodelle für die Prognose von Gehirntumoren behandelt. Das Buch thematisiert auch die Identifizierung einzigartiger dermatologischer Signaturen mithilfe von Deep Transfer Learning und die Nutzung generativer adversarialer Netzwerke zur Verbesserung von Brustkrebsdiagnosesystemen durch die Augmentierung von Mammographie-Bildern. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der datenschutzfreundliche Ansatz zur Risikovorhersage von Brustkrebs unter Verwendung von föderiertem Lernen, der die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Patientendaten gewährleistet. Die Autoren bringen ein internationales Netzwerk von Expert*innen zusammen, das die globale Natur der Forschung widerspiegelt.
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Data Driven ControllingData Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Bremsbeläge > Bremsen & Bremsenteile , Erscheinungsjahr: 20231207, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Redaktion: Gleich, Ronald, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Keyword: Advanced Analytics; BI; Controlling; DDDM; Data; Data Analytics; Data Science; Data-Driven; Datengesteuert; Datengetrieben:Datenbasiert; Datenkompetenz; Decision-Making; Driven; Entscheidungsfindung; KI; Machine Learning; Reporting; Reportingtools; SAP,, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Strategie~Entscheidungstheorie, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein~Management: Entscheidungstheorie, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 177, Höhe: 20, Gewicht: 562, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,89,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging (Englisch, Hardcover, M. F. Mridha, Nilanjan Dey) (71877834)Springer Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging (Englisch, Hardcover, M. F. Mridha, Nilanjan Dey) (71877834)213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging, Fachbücher von Nilanjan Dey, M. F. MridhaDas Buch "Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging" bietet eine umfassende Untersuchung der neuesten Fortschritte in der medizinischen Bildgebung und deren Anwendung in der klinischen Entscheidungsfindung. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, Methoden und Anwendungen, die den Leser*innen ein tiefes Verständnis des aktuellen Stands und der Perspektiven des Fachgebiets vermitteln. Der Inhalt beginnt mit der Analyse der Domänenanpassung in der medizinischen Bildgebung und der Bewertung der Effektivität von Transferlernen, um Herausforderungen im Zusammenhang mit begrenzten beschrifteten Daten zu bewältigen. Die folgenden Kapitel konzentrieren sich auf spezifische Anwendungen, wie die Verbesserung der Klassifikation von Nierenläsionen in CT-Scans und die Förderung der Brustkrebsforschung durch eine auf Aufmerksamkeit basierende U-Net-Architektur zur Segmentierung. Zudem werden die Klassifikation von Gehirn-MRT-Bildern bei neurologischen Erkrankungen und die Entwicklung multimodaler maschineller Lernmodelle für die Prognose von Gehirntumoren behandelt. Das Buch thematisiert auch die Identifizierung einzigartiger dermatologischer Signaturen mithilfe von Deep Transfer Learning und die Nutzung generativer adversarialer Netzwerke zur Verbesserung von Brustkrebsdiagnosesystemen durch die Augmentierung von Mammographie-Bildern. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der datenschutzfreundliche Ansatz zur Risikovorhersage von Brustkrebs unter Verwendung von föderiertem Lernen, der die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Patientendaten gewährleistet. Die Autoren bringen ein internationales Netzwerk von Expert*innen zusammen, das die globale Natur der Forschung widerspiegelt.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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