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Lernspiel: C4-2 Question Set: Entropie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Quiz zum Video)

C4-2 Question Set: Entropie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Quiz zum Video)

Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“.

Lernspiel: C4-2 Sort the paragraphs: Sortieren nach Entropie (Quiz zum Video)

C4-2 Sort the paragraphs: Sortieren nach Entropie (Quiz zum Video)

Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“.

Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

Video: Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 8 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der achten

Kurs: Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 8 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Sonstiges: C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)

C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)

C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)

C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“

Video: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random

Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (Aufgabe 1)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (PDF)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (PDF)

Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (MP4)

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Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden

Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 4)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 3)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 1)

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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