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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Interaktion: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling mit Clustering (2)" aus Woche 12.

Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (PDF)

Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu

Kurs: Woche 2 | Programmierung | Variablen, Datentypen und Operationen in Jupyter Notebook (PDF)

Woche 2 | Programmierung | Variablen, Datentypen und Operationen in Jupyter Notebook (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du elementare Grundlagen von Variablen, Datentypen und Operationen in Python kennen. Dir wird gezeigt, wie du

Kurs: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche

Video: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (MP4)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (MP4)

In diesem Video lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche Behebungsstrategien

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür

Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten

Video: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)

In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw

Kurs: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-

Video: Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares

Kurs: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik

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