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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Confusion matrix" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Confusion matrix" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Confusion matrix" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (MP4)
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Die ZIP-Datei enthält die Aufgabenbeschreibung und ein Python-Programm zur Reihenvorhersage. In dieser Lernaufgabe lernen die Schülerinnen und Schüler
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Video: Erklärvideo zur Formulierung von Prompts
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Es handelt sich um ein Lernvideo zur Berufssprache Deutsch für die 10. Klasse des Berufs Fachkraft für Lagerlogistik (m/w/d) aus dem Lernfeld 1 „Güter
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
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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”.
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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”.
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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”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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