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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für

Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)

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Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (MP4)

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Die medizinischen Datenverarbeitungssysteme werden fast ausschließlich auf Patientendaten trainiert. In dem folgenden Video sprechen wir über die

Arbeitsblatt: Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum

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Das Arbeitsblatt „Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum“ erklärt, wie man ein Klassifikationsmodell, in

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (PDF)

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Die medizinischen Datenverarbeitungssysteme werden fast ausschließlich auf Patientendaten trainiert. In dem folgenden Video-Transkript sprechen wir

Video: B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren (Video)

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Das Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren“ zeigt, wie man Texte mit dem Vigenère-Verfahren verschlüsseln kann

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)

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Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für

Video: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)

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Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein

Video: A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)

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Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und

Video: C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)

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Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen

Video: C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)

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Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden

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Das Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklärt die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und

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Video: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)

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Video: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)

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