Maschinelles Lernen und Data Mining (German)

Description:	Maschinelles Lernen ist seit Bestehen eine der großen Herausforderungen der Informatik. Was bedeutet Lernen bei Programmsystemen? Wie können Systeme sich selbst verbessern? Was können Systeme lernen und wo sind die Grenzen der Lernbarkeit? In den Bereichen wissensbasierte Systeme, Robotik, adaptive Benutzerschnittstellen, Wissensentdeckung in sehr grossen Datenbanken gibt es bereits eine Reihe erfolgreicher Anwendungen maschinellen Lernens. Viele unterschiedliche Lernaufgaben werden inzwischen automatisch gelöst. Dabei werden Grundlagen aus unterschiedlichen Bereichen genutzt, vor allem aus Statistik, Komplexitätstheorie und Logik. In der Vorlesung werden Verfahren aus verschiedenen Paradigmen des maschinellen Lernens mit exemplarischen Anwendungen vorgestellt. Ein Skript und Verweise auf ausgewählte Originalliteratur unterstützen die Aufarbeitung des vorgetragenen Stoffes. Um das Wissen zu operationalisieren, werden in den Übungen Lernverfahren angewandt, die in einer JAVA-Bibliothek frei verfügbar sind (Ian H. Witten, Eibe Frank, 2000).
Lecturer:	Morik, Katharina
Language:	German
URL:	http://www-ai.cs.uni-dortmund.de/LEHRE/VORLESUNGEN/MLRN/ml.html
Date:	2002/2003
Address:	University of Dortmund
Organization:	University of Dortmund, Computer Science VIII
Topics:	Data Mining Machine Learning
Publications:	Mitchell/97b: Machine Learning Witten/Frank/2000c: Data Mining - Praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen Wrobel/etal/2000a: Maschinelles Lernen und Data Mining