Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery: Unterschied zwischen den Versionen
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|Fach=Data Science; Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz | |Fach=Data Science; Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz | ||
|Erfolgskontrolle=Schriftliche Prüfung (idR.) | |Erfolgskontrolle=Schriftliche Prüfung (idR.) |
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.
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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