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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
Video
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
Video
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Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 10
Unter dem Motto „Eine andere Digitalisierung ist möglich“, hat die Forschungsgruppe „Digitalisierung und sozial-ökologische Transformation“ in
INFOGRAFIK
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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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Grundlagen Prüfen: Einführung Messschieber (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder die Grundlagen eines Messschiebers. Das Besondere an Messgeräten besteht z.B. darin, dass sie
Interaktion
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Grundlagen Feilen: Gehauene und gefräste Feilen (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder, welche Winkelarten bei Feilen wichtig sind und wann gehauene und wann gefräste Feilen verwendet
Interaktion
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Grundlagen Prüfen: Einführung (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder anschaulich, auf welche relevanten Merkmale beim Prüfen eines Werkstücks geachtet wird. Dazu zählen
Interaktion
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Umsetzungshilfe für Lehrkräfte technischer IT-Ausbildungsberufe
Diese Umsetzungshilfe soll Lehrkräfte technischer IT-Ausbildungsberufe durch Hinweise und Anregungen bei der Umsetzung der lernfeldstrukturierten
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
Sonstiges
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
Sonstiges
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
Sonstiges
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
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Digitalisierung beruflicher Lern- und Arbeitsprozesse: Impulse aus der Bauwirtschaft und anderen gewerblich-technischen Sektoren
Der Sammelband „Digitalisierung beruflicher Lern- und Arbeitsprozesse: Impulse aus der Bauwirtschaft und anderen gewerblich-technischen Sektoren“
Text
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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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
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