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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)

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

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (MP4)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (MP4)

Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video erfährst du, was Clustering ist und wofür man es

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (PDF)

Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video-Transkript erfährst du, was Clustering ist und

Kurs: Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (PDF)

Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden

Kurs: Woche 3 | Daten | Datenqualität (PDF)

Woche 3 | Daten | Datenqualität (PDF)

In diesem Video-Transkript wird dir die Wichtigkeit der Datenqualität verdeutlicht. Du lernst, welchen Zusammenhang es zwischen der Qualität deiner

Video: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)

Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)

In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)

Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)

Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Unterrichtsplanung: Unterrichtseinheit: Gesellschaftliche Entwicklungen und Herausforderungen: Digitalisierung

Unterrichtseinheit: Gesellschaftliche Entwicklungen und Herausforderungen: Digitalisierung

Diese Unterrichtseinheit beleuchtet die Merkmale von Digitalisierung und digitaler Transformation sowie die dadurch veränderten Kompetenzanforderungen

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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)

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Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

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Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der

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