Wollten Sie schon immer wissen, wie man z.B. Wettervorhersagen treffen kann?
Maschinelles Lernen und Data Mining: automatisches Finden und Erkennen von Datenmustern - Von der Warenkorbanalyse bis zur Robotik
Inhalte des Kurses
Dieser Kurs vermittelt Kenntnisse in den fundamentalen Techniken in den Bereichen des maschinellen Lernens und des Data-Minings. Im Besonderen werden symbolische Ansätze wie das Lernen von Entscheidungsbäumen und Regeln betrachtet, aber natürlich wird auch auf andere Verfahren wie Neuronale Netzwerke und Bayes’sches Lernen eingegangen. Des Weiteren werden auch unüberwachte Ansätze des Lernens sowie lokales Pattern-Mining vorgestellt.
Beispiele praktischer Anwendungen der im Kurs behandelten Themen sind etwa der Einsatz der Algorithmen im Bereich der Robotik, der Chemoinformatik oder in der so genannten Business Intelligence.
Unser Dozent
Dr. Andreas Karwath
Institut für Informatik
E-Mail: karwath(at)informatik.uni-freiburg.de
Telefon: +49 (0) 761 203-8029
Haben Sie Interesse an diesem Kurs?
Hier gehts zur Anmeldung.
Oder kontaktieren Sie uns einfach bei weiteren Fragen.
Wofür können die Inhalte verwendet werden?
- Überwachte Lernverfahren wie Entscheidungsbäume oder Regellerner können komplexe Zusammenhänge in Daten erfassen und Vorhersagen für einzelne, vorher ungesehene Beispiele treffen. So werden Entscheidungsbaumlernverfahren bei der Online-Kreditvergabe benutzt, um innerhalb von Sekunden eine Zu- oder Absage zu erteilen.
- Unüberwachte Lernverfahren wie das Clustering decken Ähnlichkeiten in komplexen Beispielen auf, die nicht unbedingt offensichtlich sein müssen. In der Molekularbiologie werden diese verwendet, um Rückschlüsse auf Funktionen von Proteinen zu erlangen.
- Lokale Mustererkennung (Local Pattern Mining) wird zur Assoziationsanalyse verwendet. Algorithmen, wie der Apriori-Algorithmus, dienen zum Auffinden von bestimmten Zusammenhängen in transaktionsbasierten Datenbanken. Eine häufige Anwendung dieser Verfahren ist die Warenkorbanalyse. Diese wird in Internetbuchhandlungen verwendet, um Kunden aufzuzeigen, welche Produkte von anderen Kunden zusammen mit dem zuvor ausgewählten Produkt gekauft wurden.
