Intelligente Datenanalyse in Matlab

Vorlesung und Übung/Projekt im Wintersemester 2011/2012. Paul Prasse, Christoph Sawade, Prof. Tobias Scheffer.

Termine

Die Veranstaltung umfasst 6 SWS (9 LP); anrechenbar für Diplom, Bachelor und Master.

Vorlesung: Donnerstag, 12:00-13:30h, 04.1.02
Übung/Projekt: Montag, 14:00-17:00h, 04.1.03

Der erste Übungstermin am 17.10.2011 entfällt. Der erste Vorlesungstermin ist der 20.10.2011. Am 15. Dezember 2011 findet keine Vorlesung statt; am 19. Dezember 2011 findet keine Übung statt; am 09.02.2012 findet keine Vorlesung statt.

Inhalte

Die Veranstaltung führt zu einem tiefen Verständnis ausgewählter Verfahren des maschinellen Lernens und Data Mining. Sie setzt sich aus einem Vorlesungsteil und der eigenständigen Bearbeitung anwendungsorientierter Aufgaben zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie Grundlagen in MATLAB.

Literatur

Maschinelles Lernen: Pattern Recognition and Machine Learning von Chris Bishop. 30 Exemplare in der Bibliothek ausleihbar.

MATLAB: Tutorials.

Vorlesung

Einführungsveranstaltung vom 20.10.2011

Einführung in MATLAB vom 24.10.2011 eLecture

Mathematische Grundlagen vom 27.10.2011: eLecture

Datenselektion und Datenaufbereitung vom 03.11.2010: eLecture, ImageDemo.zip

Problemanalyse & Grundlagen der Lerntheorie vom 10.11.2011: eLecture

Überwachtes Lernen: Entscheidungsbäume vom 17.11.2011: eLecture

Überwachtes Lernen: Lineare Modelle vom 24.11.2011: eLecture

Überwachtes Lernen: Nicht-lineare Modelle vom 01.12.2011: eLecture

Sequenzanalyse vom 08.12.2011: eLecture

Evaluation & Exploitation von Modellen vom 22.12.2011: eLecture

Unüberwachtes Lernen: Clustern von Instanzen vom 05.01.2012: eLecture

Unüberwachtes Lernen: Clustern von Attributen vom 12.01.2012: eLecture

Lernen von Rankings vom 19.01.2012: eLecture

Collaborative Filtering vom 26.01.2012: eLecture

Zusammenfassung vom 02.02.2012

Übungen

Projektarbeit

Die Projektarbeit ist Teil der Prüfung Intelligente Datenanalyse in Matlab. Jede Aufgabe soll durch einen Studenten selbstständig bearbeitet und die Lösung innerhalb der mündlichen Prüfung vorgestellt werden. Es folgt eine Liste mit Aufgabenstellungen. Jeder zur Prüfung zugelassene Student muss eine Aufgabenstellung auswählen (E-Mail an prasse@cs.uni-potsdam.de); Aufgabenstellungen werden nicht doppelt vergeben! Die für die Projektarbeit benötigten Datensätze erhalten sie per E-Mail.

1. Projektaufgabe: vergeben.

2. Projektaufgabe: vergeben.

3. Projektaufgabe: vergeben.

4. Projektaufgabe: vergeben.

5. Projektaufgabe: nicht vergeben.

6. Projektaufgabe: nicht vergeben.

7. Projektaufgabe: vergeben.

8. Projektaufgabe: vergeben.

9. Projektaufgabe: vergeben.

10. Projektaufgabe: vergeben.

11. Projektaufgabe: vergeben.

12. Projektaufgabe: vergeben.