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Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery: Unterschied zwischen den Versionen

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|Titel DE=Knowledge Discovery
 
|Titel DE=Knowledge Discovery
 
|Titel EN=Knowledge Discovery
 
|Titel EN=Knowledge Discovery
|Forschungsgruppe=Wissensmanagement
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|Forschungsgruppe=Web Science und Wissensmanagement
|Dozent=Rudi Studer; Achim Rettinger;  
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|Dozent=Rudi Studer; York Sure-Vetter; Achim Rettinger;
|Übungsleiter=Lei Zhang;  
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|Übungsleiter=Lei Zhang;
 
|Semester=WS
 
|Semester=WS
 
|LinkVVZ=https://zvwgate.zvw.uni-karlsruhe.de/qisserver/servlet/de.his.servlet.RequestDispatcherServlet?state=verpublish&status=init&vmfile=no&publishid=61442&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung
 
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Version vom 6. September 2016, 08:39 Uhr

Vorlesung Knowledge Discovery

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Rudi StuderYork Sure-VetterAchim Rettinger
Übungsleiter Lei Zhang
Fach (Gebiet)
Leistungspunkte ECTS
Erfolgskontrolle
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 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