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Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery: Unterschied zwischen den Versionen

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|Titel EN=Knowledge Discovery
 
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|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
|Dozent=York Sure-Vetter; Achim Rettinger;
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|Dozent=Achim Rettinger; York Sure-Vetter;
|Übungsleiter=Tobias Weller; Steffen Thoma;  
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|Übungsleiter=Tobias Weller; Steffen Thoma;
 
|Erfolgskontrolle=Schriftliche Prüfung (idR.)
 
|Erfolgskontrolle=Schriftliche Prüfung (idR.)
 
|Semester=WS
 
|Semester=WS

Version vom 28. August 2018, 11:39 Uhr

Vorlesung Knowledge Discovery

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Achim RettingerYork Sure-Vetter
Übungsleiter Tobias WellerSteffen Thoma
Fach (Gebiet)
Leistungspunkte ECTS
Erfolgskontrolle Schriftliche Prüfung (idR.)
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