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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklären die Standardabweichung als Maß dafür, wie
Präsentation
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
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C6-2 Drag the Words: Schritte beim instanzbasierten Lernen - Jupyter Notebooks (Quiz)
Das Quiz gehört zu den Jupyter Notebooks „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ und „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste
Lernspiel
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C6-2 Drag the Words: Variation von random_state und Zahl der Nachbarn (Aufgabe) - erstes Jupyter Notebook (Quiz)
Das Quiz gehört zum Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“.
Lernspiel
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
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C7-6 Drag and Drop: Long Short Term Memory RNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 2) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“.
Lernspiel
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C7-6 Drag the Words: Long Short Term Memory RNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 2) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“.
Lernspiel
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D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
Beim Arbeitsblatt „Datenbroker“ geht es um Unternehmen, die mit Daten handeln. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des Lehrmaterials für die
Arbeitsblatt
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
Präsentation
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)
Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden
Video
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C2-1 Drag and Drop: Welche Daten gehören zu welcher Irisart? (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe „Irisarten bestimmen“ aus dem Jupyter Notebook
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Beziehung zwischen Kronblattmaßen bei Iris (Quiz zum Video)
Beim Quiz 1 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man aus einem Streudiagramm auf die Beziehung verschiedener Eigenschaften
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Eigenschaften zur Unterscheidung der Arten (Quiz zum Video)
Beim Quiz 4 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man mithilfe eines Streudiagramms beantworten, welche Eigenschaften
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Irisart klassifizieren (Quiz zum Video)
Beim Quiz 3 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man mithilfe eines Streudiagramms einen neuen Datenpunkt klassifizieren. Es
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Zusammenhang zwischen Bewölkung und Höchsttemperatur (Quiz zum Video)
Beim Quiz 6 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man aus einem Streudiagramm Muster ablesen. Es dient außerdem dazu, die
Lernspiel
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
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Mediathek
C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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