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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
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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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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-
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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
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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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Report: Gore im Wandel
Gewaltinhalte übten schon immer eine Faszination aus. Das gemeinsame Betrachten von Bildern und Videos unter Jugendlichen war und ist immer auch eine
Broschüre
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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
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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
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche
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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
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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
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)
Um deine Daten besser kennenzulernen, solltest du auch ein Grundverständnis dafür mitbringen, welche Daten wie miteinander zusammenhängen. Die
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
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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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
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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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
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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
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Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Künstliche Intelligenz in der Berufsbildung (Auswahlbibliografie)
Die Auswahlbibliografie zur Künstlichen Intelligenz ist aus dem VET Repository des BIBB zusammengestellt worden und beinhaltet chronologisch
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