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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (PDF)
Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich
Kurs
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (PDF)
Herzlich Willkommen! Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir an, wo und von wem die Nachhaltigkeit einer KI mitgestaltet und entschieden werden
Kurs
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum
Interaktion
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Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering" aus der Sektion “Generative Modelle”.
Interaktion
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (MP4)
Herzlich Willkommen! Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir uns in diesem Video an, wo und von wem die Nachhaltigkeit einer KI mitgestaltet und
Video
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)
In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Geschützte Trainingsdaten" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Geschützte Trainingsdaten" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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