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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (MP4)
In diesem Video lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die Prognosegenauigkeit zu...
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die...
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Kurs: Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (PDF)
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Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu...
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Kurs: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Skript werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der...
Kurs
Video: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der...
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 2)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (PDF)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (PDF)
In diesem Video-Transkript definieren wir die Aufgabe der Sentiment Analyse und lernen, wie sich diese von verwandten Aufgaben abgrenzt.
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Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (MP4)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (MP4)
In diesem Video definieren wir die Aufgabe der Sentiment Analyse und lernen, wie sich diese von verwandten Aufgaben abgrenzt.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Video: Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 12 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zwölften...
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Kurs: Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche...
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