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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...
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (PDF)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video-Transkript beschäftigen...
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video beschäftigen wir uns...
Video
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ML explained – Was sind MLOps? (3/3)
In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten....
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit...
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen (...
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)
In diesem Video-Transkript haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die...
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung:...
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Grundlagen der Datenbeschaffung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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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....
Video
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Einführung ins Quantum Machine Learning
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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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (PDF)
Heute wollen wir einen Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz werfen und uns dabei auf einen wichtigen Aspekt konzentrieren, die Art und Weise...
Kurs
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