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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion, Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)
Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video
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Video: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)
In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann
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Kurs: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
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Kurs: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den
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Video: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (PDF)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (PDF)
Du hast bereits die Evaluation von Clustering kennengelernt. In diesem Video-Transkript widmen wir uns spezieller der Evaluation und Interpretation
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Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (MP4)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (MP4)
Du hast bereits die Evaluation von Clustering kennengelernt. In diesem Video widmen wir uns spezieller der Evaluation und Interpretation von
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (PDF)
Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video-Transkript lernst du gute
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (MP4)
Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video lernst du gute
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
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