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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (PDF)
In diesem Video-Transkript verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von
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Text: 15 Fragen 15 Minuten - Infotext
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Das Format "15 Fragen 15 Minuten" zielt auf die Stärkung des selbststänidgen und autonomen Lernens am Schüler:innenseite. Schüler:innen erhalten 15
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)
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Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video-Transkript
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (PDF)
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Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich
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Kurs: Woche 10 | Anwendungsbeispiele | Know Your Data und TensorFlow Playground (PDF)
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In diesem Video-Transkript lernst du die beiden Websites Know Your Data und TensorFlow Playground kennen. Mit Know Your Data kannst du eine Vielzahl
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Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (PDF)
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Du hast bereits die Evaluation von Clustering kennengelernt. In diesem Video-Transkript widmen wir uns spezieller der Evaluation und Interpretation
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
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Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit
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Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)
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In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (PDF)
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In diesem Video-Transkript starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (PDF)
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Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video-Transkript lernst du gute
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Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)
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Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
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In diesem Video-Transkript lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die
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Interaktion: Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (Aufgabe 1)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Textvorverarbeitung" aus Woche 2.
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In diesem Video lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu machen.
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
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Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
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Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video-Transkript beschäftigen
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