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Prüfung/Seminare/SS2014/KD: Unterschied zwischen den Versionen

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Der erste Termin mit der Themenvorstellung sowie Gruppeneinteilung findet in der ersten Vorlesungswoche des Sommersemesters statt. Weitere Informationen hierzu finden Sie zeitnah auf dieser Webseite.
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Das erste Seminartreffen findet am 24.4.2014 um 17:30h am Institut AIFB (Gebäude 11.40, Dachgeschoss) statt.
  
Studierende, die am Seminar teilnehmen möchten, können vorab ihr Interesse per E-Mail an [[Andreas Thalhammer]] oder [[Michael Färber]] bekunden. I.d.R. sind genügend Plätze vorhanden, so dass eine vorherige Anmeldung nicht zwingend erforderlich ist.
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Interessierte Studenten werden gebeten, zu diesem Termin zu erscheinen.
  
 
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Aktuelle Version vom 26. März 2014, 22:39 Uhr

=Knowledge Discovery and Data Mining=

Beschreibung

Ziel des Praktikums KDDM ist die komplette Durchführung eines Data Mining Projekts. Dies beinhaltet die Datenaufbereitung, Modellierung, Berechnung sowie die Auswertung der Mining-Ergebnisse. Bewertet wird die praktische Umsetzung des Themas (Softwareentwicklung) sowie ein Abschlussvortrag und ein Bericht, der auch theoretische Grundlagen zum entsprechenden Data Mining Gebiet beinhalten soll.

Beim ersten Termin wird ein Auswahl von Datensätzen und zugehörigen Aufgabe / Algorithmen vorgestellt. Außerdem werden Gruppen gebildet und Themen zu Gruppen zugeordnet. Denkbare Themen sind z.B. Empfehlungsdienste für Nachrichtenartikel; Analyse von Modellierungsunterschieden der Wikipedia Taxonomie in verschiedenen Sprachen; Zuordnung von Nachrichtenartikeln zu Wikipedia-Kategorien; Erkennung dynamischer Fakten in der DBpedia etc.

Die Gruppen können bei Interesse Aufgaben und Themen mitgestalten.


Dozenten


Organisation

Das erste Seminartreffen findet am 24.4.2014 um 17:30h am Institut AIFB (Gebäude 11.40, Dachgeschoss) statt.

Interessierte Studenten werden gebeten, zu diesem Termin zu erscheinen.


Literatur

Detaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B. aus dem folgenden Lehrbuch: http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/