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Video: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Video)

C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Video)

Das Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklärt die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und

Video: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)

C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)

Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook

Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren

Video: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)

C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)

Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein

Video: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)

C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)

Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt

Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen

Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable

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 Black

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: 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: 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

Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)

C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von

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: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)

C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)

Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn

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