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C9-5 Drag the Words: Beispiele für verschiedene Modelle. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zu Beispielen für verschiedene Modelle beim Maschinellen Lernen. Es gehört zum Video „C9-5 Robustheit von
Lernspiel
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C9-5 Multiple Choice: Data Augmentation. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Data Augmentation. Es gehört zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen
Lernspiel
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C9-5 Multiple Choice: Umgang mit Konzeptverschiebung. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Umgang mit Konzeptverschiebung. Es gehört zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim
Lernspiel
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizzieren Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu
Präsentation
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C9-5 Single Choice: Adversarial Attacks. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Single-Choice-Quiz zum Thema Adversarial Attacks. Es gehört zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen
Lernspiel
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Kinderarbeit im Goldabbau in Burkina Faso
Dieser kurze französischsprachige Filmclip mit deutschen Untertiteln ist von der Organisation Orcade in Burkina Faso. Die Organisation setzt sich für
Video
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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