Lehrveranstaltung: Machine Learning und Data Science

Dozent: Dr. Jens Trilling

Inhalte:

Zunächst wird in Form von Vorlesungen in die Möglichkeiten und Grenzen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens eingeführt. Dabei werden auch die Grenzen der Verfahren erläutert:

• Aufbereitung der verwendeten Daten

• Erzeugung fehlender Daten

• Arbeiten mit unsicheren Daten

• Möglichkeiten zum Aufbau von Meta-Modellen

• Komponenten eines Künstlichen Neuronalen Netzes

• Überwachtes Lernen

• Unüberwachtes Lernen (Verfahren der Dimensionsreduzierung, Suche nach Mustern, Interpretation und Visualisierung)