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Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)
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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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Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)
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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
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video befassen wir
Video
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)
In diesem Video starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)
Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (PDF)
In diesem Video-Transkript starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und
Kurs
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)
Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video-Transkript befassen wir uns diesmal insbesondere mit der
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)
Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video befassen wir uns diesmal insbesondere mit der Verlustfunktion, um
Video
Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)
Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (PDF)
Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und
Kurs
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)
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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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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
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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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Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (MP4)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (MP4)
Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
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