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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (MP4)
In diesem Video stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree (Entscheidungsbaum) und
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit sogenannten partionierenden und hierarchischen Verfahren des Clustering. Anhand eines Beispiels
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit sogenannten partionierenden und hierarchischen Verfahren des Clustering. Anhand eines Beispiels lernen wir
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)
In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)
In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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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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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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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)
Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video-Transkript
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
In diesem Video befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht und die uns
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)
In diesem Video-Transkript starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von
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