Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Maschinelles Lernen und Data Mining (Vorlesung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Samuel Fadel

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:15 - 09:45 | 17.10.2022 - 03.02.2023 | C 12.006 | ..

Inhalt: Im Modul werden die Grundbegriffe des Lernens aus Daten eingeführt. Unterschiedliche Techniken des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und Data Mining werden hergeleitet und ihre Eigenschaften besprochen. Beispiele sind theoretische/empirische Risikominimierung, Entscheidungsbäume, Random Forests, Regularisierung, Perzeptron, Multilayer Netzwerke, Support Vector Machines, k-means, probabilistische Clustering-Verfahren mittels Expectation Maximization. Weitere Themen sind Experimentalaufbau, Interpretation der Ergebnisse, Kommunikation der Ergebnisse, z.B. Kreuzvalidierung sowie nichtlineare Merkmalsgenerierung, z.B. mittels Kernfunktionen.

Maschinelles Lernen und Data Mining (Übung) (Übung)

Dozent/in: Samuel Fadel

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 08:15 - 09:45 | 17.10.2022 - 03.02.2023 | C 12.013 | .

Inhalt: Im Modul werden die Grundbegriffe des Lernens aus Daten eingeführt. Unterschiedliche Techniken des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und Data Mining werden hergeleitet und ihre Eigenschaften besprochen. Beispiele sind theoretische/empirische Risikominimierung, Entscheidungsbäume, Random Forests, Regularisierung, Perzeptron, Multilayer Netzwerke, Support Vector Machines, k-means, probabilistische Clustering-Verfahren mittels Expectation Maximization. Weitere Themen sind Experimentalaufbau, Interpretation der Ergebnisse, Kommunikation der Ergebnisse, z.B. Kreuzvalidierung sowie nichtlineare Merkmalsgenerierung, z.B. mittels Kernfunktionen.