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Sonstiges: C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn

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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die

Video: A1-0 Spiel zum Einstieg: Bestellen Sie Eis! (Video)

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Bei diesem Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen helfen die Auszubildenden der Einzelhandelskauffrau Yvonne am Eisstand an einer Tankstelle

Video: A1-1 Regression – Zahlen vorhersagen (Video)

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Das Video zum Thema "Regression: Zahlen vorhersagen" erklärt, was man beim Maschinellen Lernen unter Regression versteht. Es nimmt Bezug auf das Spiel

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

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Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)

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Kurs: Woche 2 | Daten | Was sind Daten? (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du, was Daten überhaupt sind und in welche Gruppen du sie einteilen kannst. Du lernst numerische und kategoriale

Unterrichtsplanung: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen

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Digitale Systeme treffen Vorhersagen über Menschen, indem sie aus Daten Muster lernen. Am Beispiel von Entscheidungsbäumen lernen Schülerinnen und

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Video: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

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In diesem Video werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)

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Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Kurzeinführung in SHAP" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Kurs: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)

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In diesem Video-Transkript starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von

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Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)

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In diesem Video starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 2)

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