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Video: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
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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
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Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
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Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
Präsentation
Video: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
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Video: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
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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
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Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
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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
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Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
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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
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (PDF)
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Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei
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Video: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)
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Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)
Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)
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Handbuch: Lehren und Lernen in der digitalen Welt | Die ergänzende Empfehlung zu Strategie „Bildung in der digitalen Welt“
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Ergänzung zur Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“ (Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 09.12.2021) Die
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)
Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (MP4)
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)
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Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)
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