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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Folien zum Video)
In den Folien zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle
Präsentation
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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News
Der Einfluss von KI auf die Zukunft der Arbeit
Eine Studie lotet die Chancen und Gefahren von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung für den Arbeitsmarkt aus.
HubbS-Redaktion
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
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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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C4-3 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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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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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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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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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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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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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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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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Modellierungskreisläufe
Die Datei enthält zwei Veranschaulichungen: eine vom Modellierungskreislauf nach Blum und Leiß und eine vom Modellierungskreislauf nach Pollak. Sie
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