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Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Clustering vs. Klassifikation" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)
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Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren...
Kurs
Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)
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Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)
In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem...
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem...
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)
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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.
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Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)
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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.
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Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
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Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen...
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum Klassifizieren...
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