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Lernspiel: B3 Single Choice: Daten aufbereiten (Boxplot analysieren) (Quiz zum Jupyter Notebook)
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B3 Single Choice: Daten aufbereiten (Boxplot analysieren) (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ kann man die Lösung zur Aufgabe mit dem Boxplot aus dem Jupyter Notebook “B3 Jupyter
Lernspiel
Presentation: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
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C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklären die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
Präsentation
Lernspiel: C5-1 Fill in the blanks: Bestimmen Sie die Accuracy eines Klassifikators für Hunde und Katzen (Quiz zum Video)
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C5-1 Fill in the blanks: Bestimmen Sie die Accuracy eines Klassifikators für Hunde und Katzen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“.
Lernspiel
Lernspiel: C7-1 Drag the Words: Zusammenhang von Logit und Aktivierung (Quiz zum Video)
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C7-1 Drag the Words: Zusammenhang von Logit und Aktivierung (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“.
Lernspiel
Lernspiel: C7-3 Drag and Drop: Was ist was in der Formel zur Berechnung der Aktivierung? (Quiz zum Video)
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C7-3 Drag and Drop: Was ist was in der Formel zur Berechnung der Aktivierung? (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“.
Lernspiel
Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
Präsentation
Presentation: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Präsentation
Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Präsentation
Presentation: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreiben Neuronen als den
Präsentation
Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen
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Presentation: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
Präsentation
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (PDF)
Du kennst jetzt das Verfahren eines einzelnen decision trees. In diesem Video-Transkript befassen wir uns weiter mit Baum-basierten Verfahren, und
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)
Du kennst jetzt das Verfahren eines einzelnen decision trees. In diesem Video befassen wir uns weiter mit Baum-basierten Verfahren, und zwar einer
Video
Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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