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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
In diesem Video befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht und die uns
Video
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)
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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
Presentation: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
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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
Präsentation
Presentation: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Mediathek
C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklären die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
Präsentation
Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
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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
Präsentation
Presentation: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Mediathek
C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreiben Neuronen als den
Präsentation
Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Mediathek
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
Präsentation
Presentation: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Mediathek
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
Präsentation
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)
Mediathek
Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
Mediathek
Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
Mediathek
Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)
Mediathek
Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
Interaktion
Unterrichtsbaustein: BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung
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BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung
Foliensammlung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Unterrichtsbaustein
Handreichung: BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung
Mediathek
BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung
Handreichung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Handreichung
Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)
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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
Lernspiel: C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)
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C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“.
Lernspiel
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Mediathek
Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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