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Prof. Wolfgang Ertel
Wolfgang Ertel
Professor Dr. rer. nat.

Data Mining

Organisation

Studiengänge WI
Semester 1
SWS 2
Voraussetzungen Mathematik 1, 2, insbesondere Statistik, Grundlagen der Informatik
Leistungsnachweis

 Klausur

Professor Dr. W. Ertel

Lernziele

Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu sollten Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Diese Vorlesung führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt und teilweise praktisch vorgeführt.

Inhalt (vorläufig)

  • Einführung mit typischen Problemstellungen
  • Wissensrepräsentation
  • Lineare Scores
  • Entscheidungsbäume
  • Naive Bayes
  • Clustering
  • Fallbasiertes Lernen (EBL, Nearest Neighbor Methode)
  • Anwendungen
  • Textklassifikation mit Anwendungen

Literatur