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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht

Video: (1/3) Launchpad to Fundamental Questions on AI: What exactly is Data?

(1/3) Launchpad to Fundamental Questions on AI: What exactly is Data?

This video produced by the AI Campus addresses the following question: What exactly is Data? Data is information that is stored in both digital and

Video: ML explained – Was sind MLOps? (2/3)

ML explained – Was sind MLOps? (2/3)

In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 2)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (MP4)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (MP4)

In diesem Video lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über verschiedene

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (MP4)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (MP4)

In diesem Video lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns mit der

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)

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

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)

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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)

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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an

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