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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Video: C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)

C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)

Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Sonstiges: F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs

F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs

Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen

Interaktion: Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (PDF)

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

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

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)

Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video-Transkript befassen wir uns diesmal insbesondere mit der

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)

Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video befassen wir uns diesmal insbesondere mit der Verlustfunktion, um

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)

Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video-Transkript

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

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)

Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und

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