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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
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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
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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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
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
Sonstiges
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C8-6 Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine
Ziel dieses Jupyter Notebooks zum Thema „Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine“ ist es, die Clusteranalyse an einem praktischen Beispiel
Sonstiges
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
Sonstiges
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G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System“ führen als Beispielszenario für die
Präsentation
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion, Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion, Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion, Kurs
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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
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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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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion, Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion, Kurs
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
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A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)
Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und
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