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Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery

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Vorlesung Knowledge Discovery



Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Achim RettingerYork Sure-Vetter
Übungsleiter Steffen ThomaTobias Weller
Fach (Gebiet) Maschinelles LernenKünstliche 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.
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Forschungsgruppe


Inhalt

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Der Data-Mining-Prozess 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


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