Lehrveranstaltungen des aktuellen Semesters

Grundlagen des Maschinellen Lernens (VL)
unbekannte Lehrperson
Vorlesung
Beschreibung: Die Studierenden sollen Konzepteausgewählter Verfahren des Maschinellen Lernens verstehen und aufDatenbeispiele anwenden können. Studierende können geeignete Verfahren fürbereitgestellte Daten auswählen.

Die Studierenden können die Unterschiede zwischeninstanzenbasierten und modellbasierten Lernansätzen erläutern und spezifischeAnsätze des Maschinellen Lernens für jeden dieser beiden Ansätze auf der Basisvon statischen oder inkrementell anwachsenden Datenmengen anwenden. Bei derBehandlung von Unsicherheiten können die Studierenden beschreiben, wie Axiome,Parameter oder Strukturen automatisch anhand unterschiedlicher Algorithmengelernt werden können. Des Weiteren wird den Studierenden vermittelt, wie unterschiedliche Clustertechnikenentworfen werden können. Zudem können sie Rohdaten für Verfahren desMaschinellen Lernens aufbereiten.

Geplante Inhalte:

  • Validierungvon Modellen unterschiedlicher Verfahren.
  • Datenbereinigung,Skalierung der Daten, Datenselektion
  • ÜberwachtesLernen:
    • Regression
    • Entscheidungsbäume
    • Bayes’scheNetze
    • K-NächsteNachbarn
    • LogistischeRegression
    • NeuronaleNetze
    • SupportVector Machines
    • EnsembleLearning
  • UnüberwachtesLernen:
    • Hierarchische Clustering, K-Mean