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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
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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”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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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”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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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”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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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”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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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”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (MP4)
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Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (MP4)
In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist
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Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (PDF)
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Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (PDF)
In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist
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Kurs: Woche 10 | Recht | Der AI Act der Europäischen Union (PDF)
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Woche 10 | Recht | Der AI Act der Europäischen Union (PDF)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Regulierung von KI in der EU, insbesondere mit dem AI Act der Europäischen Union. Du lernst die
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