Lehre/Vorlesung Knowledge Discovery/en
Knowledge Discovery
Type of course | lecture |
Lecturer(s) | Michael Färber |
Instructor(s) | Tarek Saier |
Subject | Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Data Science |
Credit Points | |
Control of Success | Schriftliche Prüfung (idR.) |
Term | winter |
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Course Overview http://ilias.studium.kit.edu
Student Portal https://campus.studium.kit.edu
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.
ILIAS-Kurs WS2021/22: https://ilias.studium.kit.edu/goto.php?target=crs_1614461&client_id=produktiv
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