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Unterrichtsplanung: Feinoptiker/in Lernfeld 3 Lernsituationen
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Feinoptiker/in Lernfeld 3 Lernsituationen
Die Datei enthält vier Lernsituationen zum Lernfeld 3 des Berufs Feinoptiker/in: „Planoptische Bauteile manuell und maschinell herstellen“. Das sind
Unterrichtsplanung
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Unterrichtsplanung: Feinoptiker/in Lernfeld 7 Lernsituationen
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Feinoptiker/in Lernfeld 7 Lernsituationen
Die Datei enthält vier Lernsituationen zum Lernfeld 7 des Berufs Feinoptiker/in: „Rundoptische Bauteile manuell und maschinell herstellen“. Das sind
Unterrichtsplanung
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Video: C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)
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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
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Sonstiges: B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
Sonstiges
Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
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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
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Presentation: A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind. Folien zum Video
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A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind. Folien zum Video
Die Folien zum Video "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklären, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und
Präsentation
Sonstiges: C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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Sonstiges: C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
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Sonstiges: C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
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Sonstiges: C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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Lernkontrolle: Feinoptiker/in Lernfeld 3 Kann-Liste
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Kann-Liste zum Lernfeld 3 des Berufs Feinoptiker/in: „Planoptische Bauteile manuell und maschinell herstellen“. Die Schülerinnen und Schüler können
Lernkontrolle
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Lernkontrolle: Feinoptiker/in Lernfeld 7 Kann-Liste
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Kann-Liste zum Lernfeld 7 des Berufs Feinoptiker/in: „Rundoptische Bauteile manuell und maschinell herstellen“. Die Schülerinnen und Schüler können
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Presentation: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
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