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Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
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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.
Kurs
Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 5)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Kurs: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den...
Kurs
Video: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den...
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Interaktion: Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 1)
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Missbrauch von KI - Deepfakes" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 2)
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Missbrauch von KI - Deepfakes" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 6)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 5)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 4)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 3)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 2)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 1)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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