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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
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Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
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Video: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (MP4)
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Lernspiel: C3-2 Drag and Drop: Multiples lineares Modell für Kronblattlänge (Quiz zum Jupyter Notebook)
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Das Quiz gehört zum Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“.
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Kurs: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (PDF)
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Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)
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Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)
In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine
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Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (Aufgabe 1)
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Video: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)
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In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit
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