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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (PDF)
Du kennst jetzt das Verfahren eines einzelnen decision trees. In diesem Video-Transkript befassen wir uns weiter mit Baum-basierten Verfahren, und
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die
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Video: ML explained – Was sind MLOps? (2/3)
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ML explained – Was sind MLOps? (2/3)
In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten
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This video produced by the AI Campus addresses the following question: What exactly is Data? Data is information that is stored in both digital and
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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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Lernspiel: G3-2 Multiple Choice: Diagramme in der Software-Entwicklung. Quiz zum Video
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Bei den Folien zum Video „G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1“ geht es um die Benutzbarkeit/Usability von Software und den Unterschied
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Video: Einführung ins Quantum Machine Learning
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Mit diesem Video des Fraunhofer IOSB erhältst du einen ersten Einblick in das Thema Quantum Machine Learning. Es erläutert die Grundkonzepte von
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
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Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 5)
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