Suche | HubbS - Der Hub für berufliche Schulen

Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)

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”.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

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

In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht

Video: Fertigungsmodule CNC-Fräsen und Roboter-Montagezelle in der Lernfabrik

Fertigungsmodule CNC-Fräsen und Roboter-Montagezelle in der Lernfabrik

Dieses Video beschreibt die beiden Fertigungsmodule „CNC-Fräsen“ und „Roboter-Montagezelle“ in der Lernfabrik der gewerblichen Schule Göppingen. Das

Presentation: B5-6 RSA-Verschlüsselung - Ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren. Folien zum Video

B5-6 RSA-Verschlüsselung - Ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren. Folien zum Video

Die Folien zum Video „B5-6 RSA-Verschlüsselung - Ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren“ erklären ergänzend zur symmetrischen Verschlüsselung

Presentation: C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? Folien zum Video

C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? Folien zum Video

Die Folien zum Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklären, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)

Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)

Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen

Als Anwendung installieren

Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.

Abbrechen