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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren
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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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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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GRENZ-Gebiete | Wie werden Grenzen im Internet überschritten?
In GRENZ-Gebiete beschäftigen sich Jugendliche mit dem Thema Grenzen. Übung zum Video: Hast Du selbst schon mal erlebt, dass Grenzen im Netz
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Die Verlängerung des Kurzarbeitergeldes – Interview mit Prof. Lars Feld
Dieses Video ist Teil einer Unterrichtseinheit zum Thema Konjunktur. Im Interview erläutert Prof. Lars Feld von den Wirtschaftsweisen seine Sicht auf
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E4b Beispiele: variable Anzahl von Argumenten - Pythonkurs (MP4)
Die Datei enthält das Video „E4b Beispiele: variable Anzahl von Argumenten - Pythonkurs“. Zur Stärkung unseres Verständnisses des Zusammenspiels der
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