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Presentation: C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? Folien zum Video
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklären, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Präsentation
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (PDF)
Man könnte ja meinen, dass es dem Computer egal ist, ob man nun medizinische Bilder oder historische Akten analysiert. Dem Computer ist das auch egal
Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
Man könnte ja meinen, dass es dem Computer egal ist, ob man nun medizinische Bilder oder historische Akten analysiert. Dem Computer ist das auch egal
Video
Video: Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (MP4)
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Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu ersetzen und zu
Video
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
Interaktion
Video: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
In diesem Video geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man bei der
Video
Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 5)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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