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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
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Presentation: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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Presentation: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
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Presentation: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
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Presentation: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Folien zum Video)
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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitteln, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
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Presentation: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
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Presentation: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Folien zum Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die
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Presentation: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklären sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs)
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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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Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
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Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
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Berufsfachschule für Kinderpflege Erlangen

Michael-Vogel-Straße 1 e
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Staatliche Berufsfachschule für Kinderpflege Erding

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Staatliche Berufsfachschule für Kinderpflege Freising

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Staatliche Berufsfachschule für Kinderpflege Fürth

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Staatliche Berufsfachschule für Kinderpflege Garmisch-Partenkirchen

Am Holzhof 5
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