Maschinelles Lernen und Data Mining im SS 2012

Aktuelles

Inhalt

Ziel des Maschinellen Lernens ist die Entwicklung von Methoden zur Realisierung lernfähiger technischer Systeme. In der Vorlesung werden die wichtigsten Zweige des Maschinellen Lernens vorgestellt:

• Beim überwachten Lernen werden basierend auf vorhandenen Beispieldaten Systeme zur Klassifikation und zur Modellierung funktioneller Abhängigkeiten trainiert (typische Vertreter: Neuronales Netz, Support Vector Machine).
• Das Ziel des unüberwachten Lernens ist es, autonom relevante Strukturen in Daten zu finden (typische Vertreter: Cluster Analyse, Independent Component Analyse).
• Kausal Probabilistische Netze (Bayesian Networks) stellen einen Rahmen zur Beschreibung und zum Erlernen von komplexen probabilistischen Abhängigkeiten dar, bis hin zur Analyse von Kausalität.
• Reinforcement Learning ist das wichtigste Lernverfahren zur Optimierung des Verhaltens von Agenten.

Datamining bezeichnet die Analyse von Datenbanken mit Methoden des Maschinellen Lernens und motiviert Forschungsaktivitäten mit neuen Anforderungen an Skalierbarkeit und Bedienbarkeit der Lösungen. Ein typisches Ziel ist die Nutzbarmachung von Kundendaten (Customer Relationship Management). In der Vorlesung werden eine Reihe von industriellen Anwendungen des Maschinellen Lernens, mit Schwerpunkt auf Anwendungen im Data Mining, vorgestellt.

Organisation

• Umfang: 3+2 Semesterwochenstunden
• Vorlesung: Dr. Volker Tresp
• Vorkenntnisse: Die Beherrschung mindestens einer Programmiersprache
• Übungen:
• Der Vorlesungsstoff kann in der Hauptdiplomprüfung bei Prof. Dr. Hans-Peter Kriegel oder PD Dr. Matthias Schubert geprüft werden. Absprachen mit anderen Prüfern müssen individuell getroffen werden.

Zeit und Ort

Planung

Übungsbetrieb

Zur Vertiefung der Vorlesung werden 2-stündige Übungen angeboten, in denen die vorgestellten Verfahren weiter erläutert und an praktischen Beispielen veranschaulicht werden. Da es sich mitunter um Programmieraufgaben handelt, ist eine vorherige Vorbereitung des aktuellen Übungsblattes erwünscht um Fragen diesbezüglich besser beantworten zu können.

Nützliche Links

• Unter http://www.die-informatiker.net bieten Münchner Informatiker ein Diskussionsforum für euch. Dort können Fragen von allgemeinem Interesse gestellt werden und finden oft auch eine Antwort. Wir begrüßen diese Initiative, übernehmen aber keinerlei Verantwortung für den Inhalt.

Vorhergehende Semester

SS 11, SS 10, SS 09, SS 08, SS 07, SS 06, SS 05, SS 04