Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery: Unterschied zwischen den Versionen
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* T. Mitchell. Machine Learning. 1997 | * T. Mitchell. Machine Learning. 1997 | ||
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* I.H. Witten, E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2005 | * I.H. Witten, E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2005 | ||
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Version vom 16. März 2021, 10:32 Uhr
Vorlesung Knowledge Discovery
Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) | Michael Färber |
Übungsleiter | Tarek Saier |
Fach (Gebiet) | Data Science, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz |
Leistungspunkte | ECTS |
Erfolgskontrolle | Schriftliche Prüfung (idR.) |
Semester | WS |
Aktuelle und ergänzende Informationen, sowie Zeiten und Räume der Lehrveranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität.
Link zum Vorlesungsverzeichnis
Link zum Studierendenportal
Forschungsgruppe
Inhalt
Die Vorlesung gibt einen Überblick über Data Science Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Der Wissensgewinnungsprozess umfasst Datenrepräsentationen, Data Warehouses, OLAP-Techniken, Visualisierungen und Evaluation. Als Lernverfahren werden z.B. Neuronale Netze, Matrixfaktorisierung, Instance/Memory Based Learning, Support Vector Machines, Decision Trees, Ensemble methods, und Graphische Modelle behandelt.
Literatur
Grundlegende Literatur:
- T. Mitchell. Machine Learning. 1997
- M. Berhold, D. Hand (eds). Intelligent Data Analysis - An Introduction. 2003
- I.H. Witten, E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2005