Maschinelles Lernen und Experimentelles Design (SS 2011)
| Was? | Proseminar (BSc) |
| Wer? | Caroline
Sporleder (csporled AT coli) |
| Wann? | Donnerstag 10:00-12:00 |
| Where? | Geb. C7 1, U 15 |
Kursbeschreibung
Dieses Proseminar gibt eine Einführung in maschinelle Lernverfahren und experimentelles Design für maschinelle Lernverfahren. Als Themen sind geplant: Was ist maschinelles Lernen (ML)? Typen von ML (überwacht, unüberwacht, teilüberwacht). Symbolische und statistische Verfahren (Version Spaces, Entscheidungsbäume, k-nn, Naive Bayes). Experimentelles Design (Test-, Trainings-, Development Daten, Verlässlichkeit von Daten, Verlässlichkeit von Ergebnissen, Signifikanztests, leave-one-out und cross-validation). Daneben sollten grundlegende Fähigkeiten des wissenschaftlichen Arbeitens eingeübt werden (wiss. Ausätze lesen und kritisch hinterfragen, Halten eines Referats, Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit).
Kursziele
- Kennenlernen verschiedener symbolischer und statistischer Lernverfahren (Version Spaces, Decision Tree Learning, Naive Bayes, K-Nearest Neighbour)
- Erlernen der wesentlichen Grundlagen des experimentellen Designs (Daten, Signifikanz, Lernaufbau)
- Einüben grundlegender Fähigkeiten des wissenschaftlichen Arbeitens
- Referat und Hausarbeit
- 5 CP