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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video bekommst du die Antwort
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die
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KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (MP4)
Herzlich willkommen! In diesem Video geben wir einen Exkurs in die Geschichte der Technologieangst. Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir uns
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KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (PDF)
Herzlich willkommen! In diesem Video-Transkript geben wir einen Exkurs in die Geschichte der Technologieangst. Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)
In diesem Video-Transkript haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)
Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video-Transkript befassen
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)
Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video befassen wir uns damit
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