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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten
Video
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ML explained – Was ist Unsupervised Learning? (1/3)
Stell dir vor, du würdest in einem Raum lauter Gegenstände sortieren müssen, ohne zu wissen, nach welchem Schema. Das ist die Herausforderung beim
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ML explained – Was ist Unsupervised Learning? (3/3)
Stell dir vor, du würdest in einem Raum lauter Gegenstände sortieren müssen, ohne zu wissen, nach welchem Schema. Das ist die Herausforderung beim
Video
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G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1. Folien zum Video
Bei den Folien zum Video „G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1“ geht es um die Benutzbarkeit/Usability von Software und den Unterschied
Präsentation
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren des Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren des Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren des Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren des Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren des Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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