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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...
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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...
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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...
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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...
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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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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...
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Techniken zur Dimensionsreduktion" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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