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Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
Sonstiges: C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
Sonstiges
Lernspiel: D3 Single Choice: Parameter bei der linearen Regression (Quiz zum Video)
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Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
Lernspiel: D3 Sort the Paragraphs: Interpretierbarkeit von Modellen (Quiz zum Video)
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D3 Sort the Paragraphs: Interpretierbarkeit von Modellen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
Presentation: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklären, was man unter dem y
Präsentation
Sonstiges: B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
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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
Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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Sonstiges: C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
Sonstiges
Unterrichtsbaustein: Inhaltsübersicht Materialkoffer „KonsumAlpha“
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Inhaltsübersicht Materialkoffer „KonsumAlpha“
Der Materialkoffer enthält eine Vielzahl von Materialien, welche im Rahmen des Projektes KonsumAlpha gemeinsam mit verschiedenen Personengruppen
Unterrichtsbaustein
Sonstiges: C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
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Präsentation
Sonstiges: C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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Video: C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo? (Video)
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Video: C1-2 Funktionen - Jedem x sein y (Video)
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Das Video zum Thema „C1-2 Funktionen - jedem x sein y“ erläutert die Grundlage für Beziehungen zwischen Daten: Funktionen. Das Video ist Teil des
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
Video
Sonstiges: C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
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Sonstiges: C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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Unterrichtsbaustein: Beruf und Betrieb präsentieren: Berufsbild analysieren (Version Lehrkraft/ SchülerIn; DOCX)
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Beruf und Betrieb präsentieren: Berufsbild analysieren (Version Lehrkraft/ SchülerIn; DOCX)
Die Schülerinnen und Schüler erstellen einen Flyer, mit dem auf Ausbildungsmessen für den Beruf der Hauswirtschafterin bzw. des Hauswirtschafters
Unterrichtsbaustein
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