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Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery/en

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Knowledge Discovery



Details of Course
Type of course lecture
Lecturer(s) Achim Rettinger, York Sure-Vetter
Instructor(s) Steffen Thoma, Tobias Weller
Subject Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz
Credit Points
Control of Success Schriftliche Prüfung (idR.)
Term winter


You find additional information, the time schedule and room numbers in the University Course Overview.

Course Overview http://ilias.studium.kit.edu
Student Portal https://campus.studium.kit.edu



Research Group


Content

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.


Literature

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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