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ML explained – Was ist Machine Learning? (1/2)
Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben. Aber
Video
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A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)
Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und
Video
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
Sonstiges
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ML explained – Was ist Machine Learning? (2/2)
Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben. Aber
Video
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Video
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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklärt, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken funktioniert
Video
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C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklärt die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen für den Fall
Video
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
Video
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die
Sonstiges
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C8-6 Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine
Ziel dieses Jupyter Notebooks zum Thema „Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine“ ist es, die Clusteranalyse an einem praktischen Beispiel
Sonstiges
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C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution“ erklärt an einem Beispiel mit Bilderkennung, wie zweidimensionale Filterkerne
Video
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A1-0 Material Gruppe 3: Versuche zum Üben
Arbeitsmaterial für Gruppe 3 für das Eiscreme-Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen: Die H5P-Datei enthält eine Übung zum Schätzen von
Lernspiel
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen
Video
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay (Video)
Das Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklärt das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting bei
Video
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B5-1 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren
Beim Arbeitsblatt „B5-1 Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren“ wird Caesars Verschiebverfahren genutzt, um Texte zu verschlüsseln
Arbeitsblatt
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G4-1 Software-Qualität: Teil 1 - Software-Qualitätsattribute (Video)
Das Video „G4-1 Software-Qualität: Teil 1 - Software-Qualitätsattribute“ erklärt, wie die Qualität von Software mithilfe von Qualitätsattributen
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