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Video: C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
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Video: Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (MP4)
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Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu machen.
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Video: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)
In diesem Video verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von Studienabbrüchen zu
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Video: C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
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Kurs: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Skript werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution (Video)
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Das Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklärt, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken funktioniert
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Lernspiel: G3-4 Multiple Choice: API-Integration. Quiz zum Video
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Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema API-Integration. Es gehört zum Video „G3-4 Software-Design und -Architektur: Teil 4 -
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (MP4)
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In diesem Video lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die Prognosegenauigkeit zu
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 2)
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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