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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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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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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
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Don’t Panic Room - KI in der Kita | Station 6 "KI und Nachhaltigkeit"
Das Stationsblatt thematisiert die ökologischen Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im pädagogischen Alltag. Es
Merkblatt
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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ML explained – Was ist Reinforcement Learning? (2/2)
In diesem Video geht es um Reinforcement Learning, eine fortschrittliche Methode des Maschinellen Lernens (ML), bei der ein Agent lernt, sich in einer
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (MP4)
Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (PDF)
Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)
Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und
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