Was ist Deep Learning?
Erklärung von Deep Learning anhand von Beispielen und Abgrenzung von Machine Learning.
Erklärung von Deep Learning anhand von Beispielen und Abgrenzung von Machine Learning.
Logistische Regression mit Beispielen und ausführlicher Herleitung erklärt.
Erklärung des Random Forest Algorithmus mit Beschreibung von Decision Trees und Anwendungsgebieten.
Erklärung des Decision Tree Algorithmus mithilfe eines ausführlichen Beispiels, sowie der Vor- und Nachteile.
Supervised Learning Algorithmen erklärt mihilfe von konkreten Beispielen und Anwendungen.
Support Vector Machines anhand von Beispielen erklärt, inklusive Kernel-Trick und Vor- und Nachteile der Nutzung.
Funktionsweise des Integrated Gradients erklärt am Beispiel einer Sentiment Analyse.
Erläuterung von Recurrent Neural Networks, inklusive Definition, Anwendungen, Arten und Problemen.
Einführung in den Backpropagation Algorithmus mit Erklärung des Gradientenverfahrens und der Fehlerrückführung.
Hier lernst Du, wie Convolutional Neural Networks dreidimensionale Daten für die Bildklassifizierung und Objekterkennung nutzen.