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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)
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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
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Kurs: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
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Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie
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Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)
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Kurs: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)
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In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
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Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)
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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum
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In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)
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Um deine Daten besser kennenzulernen, solltest du auch ein Grundverständnis dafür mitbringen, welche Daten wie miteinander zusammenhängen. Die
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Kurs: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
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In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die
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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen
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Du kennst jetzt partionierende und hierarchische Clustering-Verfahren und auch einige Klassifikations-Verfahren wie z. B. das k-nearest neighbours
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