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Rahmenlehrpläne

Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen...

Video: C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)

C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)

Das Video zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklärt Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von Daten...

Video: C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)

C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)

Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie...

Video: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei...

Video: A1-1 Regression – Zahlen vorhersagen (Video)

A1-1 Regression – Zahlen vorhersagen (Video)

Das Video zum Thema "Regression: Zahlen vorhersagen" erklärt, was man beim Maschinellen Lernen unter Regression versteht. Es nimmt Bezug auf das...

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine

D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine

Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/...

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)

C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2...

Video: C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)

C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)

Das Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklärt an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist, und was die...

Video: C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)

C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)

Das Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ erklärt den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen Clusterverfahren...

Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als...

Presentation: A1-0 Material Gruppe 1: Tipps von ExpertInnen

A1-0 Material Gruppe 1: Tipps von ExpertInnen

Arbeitsmaterial für Gruppe 1 für das Eiscreme-Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen: Auf den folgenden Folien finden die Auszubildenden...

Video: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)

C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)

Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander...

Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit,...

Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training...

Video: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)

C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)

Das Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklärt, was man unter dem y-Achsenabschnitt...

Video: ML explained – Was ist Machine Learning? (1/2)

ML explained – Was ist Machine Learning? (1/2)

Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben....

Video: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)

C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)

Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass...

Video: A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)

A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)

Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und...

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