Suche | HubbS - Der Hub für berufliche Schulen

Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

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

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

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: 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 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik

Kurs: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)

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

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)

Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das

Leando Live 2024 in Berlin

Leando Live 2024 in Berlin

Angeregter Austausch mit Ausbildungs- und Prüfungspersonal in Workshops zu Ausbildungsthemen

HubbS-Redaktion

Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

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

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript definieren wir die Aufgabe der Sentiment Analyse und lernen, wie sich diese von verwandten Aufgaben abgrenzt.

Kurs: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Skript werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)

Du kennst jetzt partionierende und hierarchische Clustering-Verfahren und auch einige Klassifikations-Verfahren wie z. B. das k-nearest neighbours

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

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

Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer

Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen

Kurs: Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)

Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum

Als Anwendung installieren

Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.

Abbrechen