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Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery

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Vorlesung Knowledge Discovery

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Rudi StuderStephan Bloehdorn
Übungsleiter Uta Lösch
Fach (Gebiet)
Leistungspunkte ECTS
Erfolgskontrolle
Semester


Aktuelle und ergänzende Informationen, sowie Zeiten und Räume der Lehrveranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität.
Link zum Vorlesungsverzeichnis


Forschungsgruppe


Inhalt

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Behandelt werden u.a.: CRISP Prozessmodell und Data Warehouses, OLAP-Techniken und Visualisierung großer Datenbestände, Überwachte Lernverfahren: Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines und Instance Ba-sed Learning, Unüberwachte Lernverfahren: Assoziationsregeln und Clustering, Text Mining.


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