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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

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In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 2 | Ethik | Verantwortung (MP4)

Woche 2 | Ethik | Verantwortung (MP4)

Wenn KI-Systeme Fehler machen, dann stellt sich schnell die Frage nach Verantwortung. Darauf folgen dann oft Fragen wie „Kann eine KI überhaupt

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Video: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten

Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-

Video: Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares

Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine

Kurs: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video lernst du, wie Neuronen innerhalb

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (PDF)

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Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video-Transkript lernst du, wie Neuronen

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