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Kurs: Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (MP4)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (MP4)

In diesem Video lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns mit der

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (MP4)

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

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)

Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

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

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)

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Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)

Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)

Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (PDF)

Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video-Transkript beschäftigen

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)

Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video beschäftigen wir uns mit

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)

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

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)

In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung

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