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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)

Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)

Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)

Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver

Kurs: Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)

Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl

Video: Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)

Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)

In diesem Video geht es um die rechtlichen Grundlagen der für den KI-Einsatz relevanten Diskriminierungsverbote. Außerdem beschäftigen wir uns erneut

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random

Interaktion: Animation eines 4-Takt-Ottomotors

Animation eines 4-Takt-Ottomotors

Mit dem blauen Schieberegler kann man die Drehzahl des Motors bestimmen. Darüber hinaus kann mit dem grünen Schieberegler jede beliebige Position vom

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 2)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interaktion mit KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 1)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interaktion mit KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Interaktion, Kurs

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