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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen
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Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
Interaktion
Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)
Mediathek
Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)
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Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video beschäftigen wir uns mit
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Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
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Presentation: C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Folien zum Video)
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Folien zum Video)
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Presentation: C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Folien zum Video)
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Presentation: C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
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Presentation: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Folien zum Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklären die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt
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Video: ML explained – Was ist Reinforcement Learning? (2/2)
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In diesem Video geht es um Reinforcement Learning, eine fortschrittliche Methode des Maschinellen Lernens (ML), bei der ein Agent lernt, sich in einer
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Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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Video: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
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