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Video: C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)

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Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)

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Video: Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

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In diesem Video werden die für Woche 8 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der achten

Kurs: Woche 8 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

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In diesem Video-Transkript werden die für Woche 8 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

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In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw

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

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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)

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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)

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Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

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