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Lehre/Praktikum Knowledge Discovery and Data Science: Unterschied zwischen den Versionen

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|Semester=SS
 
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|LinkVVZ=http://www.uni-karlsruhe.de/info/vvz.php
 
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|LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu
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|LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu/sites/vab/65661
|Inhalt=Im Seminar/Praktikumwerden Themen aus dem Bereich Knowledge Discovery behandelt.  
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|Inhalt=Ziel des Praktikums KDDM ist die komplette Durchführung eines Data Mining Projekts. Dies beinhaltet die Datenaufbereitung, Modellierung sowie die Auswertung der Mining-Ergebnisse.
Das Seminar behandelt dabei jedes Semester einen anderes Vertiefungsgebiet, z.B.:
 
* Text Mining,
 
* Lernen von Ontologien und Informationsextraktion,
 
* Induktive Logikprogrammierung,
 
* Lernen mit Hintergrundwissen.  
 
  
Die Themen sind in der Regel als Seminarthema + praktische Arbeit zur Anerkennung als Seminar/Praktikum ausgestaltet. In einzelnen Fällen ist auch die Anerkennung nur als Seminar (ohne praktische Arbeit) möglich.  
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Themen können in Gruppen bearbeitet werden. Bewertet wird die praktische Umsetzung des Themas sowie ein Abschlussvortrag und ein Bericht, der auch theoretische Grundlagen zum entsprechenden Data Mining Gebiet beinhalten soll.
Details werden jedes Semester bekannt gegeben.
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Tools:
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* Weka
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* IBM InfoSphere Warehouse
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Themen:
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* Text Mining in großen Textkorpora
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** Was sind interessante Terme?
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** Wie sind Terme auf Dokument-Kategorien verteilt?
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* Data Mining auf semi-strukturierten Daten
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** Wie können die Daten sinnvoll gruppiert werden?
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** Wie verändert sich Popularität über Zeit?
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Korpora:
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* Yahoo! Answers Korpus
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* IMDB Korpus
 
|Literatur=Detaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B. aus den folgenden Lehrbüchern:  
 
|Literatur=Detaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B. aus den folgenden Lehrbüchern:  
 
* Mitchell, T.; Machine Learning, McGraw Hill, 1997.  
 
* Mitchell, T.; Machine Learning, McGraw Hill, 1997.  

Version vom 3. Februar 2010, 13:27 Uhr

Praktikum Knowledge Discovery and Data Mining

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Rudi StuderPhilipp SorgUta Lösch
Übungsleiter -
Fach (Gebiet)
Leistungspunkte ECTS
Erfolgskontrolle
Semester SS


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


Forschungsgruppe


Inhalt

Ziel des Praktikums KDDM ist die komplette Durchführung eines Data Mining Projekts. Dies beinhaltet die Datenaufbereitung, Modellierung sowie die Auswertung der Mining-Ergebnisse.

Themen können in Gruppen bearbeitet werden. Bewertet wird die praktische Umsetzung des Themas sowie ein Abschlussvortrag und ein Bericht, der auch theoretische Grundlagen zum entsprechenden Data Mining Gebiet beinhalten soll.

Tools:

  • Weka
  • IBM InfoSphere Warehouse

Themen:

  • Text Mining in großen Textkorpora
    • Was sind interessante Terme?
    • Wie sind Terme auf Dokument-Kategorien verteilt?
  • Data Mining auf semi-strukturierten Daten
    • Wie können die Daten sinnvoll gruppiert werden?
    • Wie verändert sich Popularität über Zeit?

Korpora:

  • Yahoo! Answers Korpus
  • IMDB Korpus


Literatur

Detaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B. aus den folgenden Lehrbüchern:

  • Mitchell, T.; Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
  • Cook, D.J. and Holder, L.B. (Editors) Mining Graph Data, ISBN: 0-471-73190-0, Wiley,
  • Manning, C. and Schütze, H.; Foundations of Statistical NLP, MIT Press, 1999.