Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Termin:
Montag 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung), Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr (Gemeinsame Sprechstunde)
Raum:
FR 3001 (Montag 10:00 - 12:00 Uhr) und FR 6043 (Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr)
Dozent:
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
Ansprechpartner:
Im Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse soll der Prozess der explorativen Datenanalyse geübt werden. Der Schwerpunkt liegt auf den Themengebieten Visualisierung und Dimensionsreduktion, Klassifikation mit Neuronalen Netzen, Hidden-Markov-Modelle auf Genomdaten und Support-Vektor-Maschinen. Die Aufgaben sind kombinierte Programmier- und Simulationsaufgaben in Matlab.
Der Besuch des Kurses Einführung in die computergestützte Datenanalyse mit Matlab wird empfohlen. Grundlegende Kentnisse des Maschinellen Lernen sind sehr hilfreich, bei grossem Interesse und Engagement aber keine zwingende Voraussetzung.
Die Veranstaltung gliedert sich in zwei Teile: Eine Vorlesung, in der Methoden und Theorie der Aufgaben vermittelt werden (Montags 10:00 - 12:00 Uhr) und eine gemeinsame Sprechstunde (Mittwochs 10:00 - 12:00 Uhr), in der wir Fragen und Probleme besprechen, die bei der Bearbeitung der Aufgaben auftauchen. Die Termine finden nach Ankündigung (s.u.) statt.
Weitere Informationen findet Ihr im Informationsblatt.
Für Anfragen, und Ankündigen wurde eine Google-Group eingerichtet. Man muß sich registrieren, um die Beiträge lesen zu können, aber jeder kann sich registrieren.
Termine
Datum
Uhrzeit
Raum
Beschreibung
20.4.
10:00-12:00 Uhr
FR 3001
Vorbesprechung, Ausgabe Übungsblatt Nr. 1, anschliessend Matlab Crash-Kurs im Rechnerpool FR 6043
27.4.
10:00 Uhr
Abgabeschluss Übungsblatt Nr. 1
27.4.
10:00-12:00 Uhr
FR 3001
Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 2
6.5.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 2, Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 1
13.5.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 2
18.5.
10:00 Uhr
Abgabeschluss Übungsblatt Nr. 2
18.5.
10:00-12:00 Uhr
FR 3001
Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 3
27.5.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 3, Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 2 (Markus Klose, Matthias Schultze-Kraft)
3.6.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 3
8.6.
10:00 Uhr
Abgabeschluss Übungsblatt Nr. 3
8.6.
10:00-12:00 Uhr
FR 3001
Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 4
17.6.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 4, Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 3 (Matthias Siebke, Steffen Scharschmidt)
24.6.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 4
1.7.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 4, Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 5
6.7.
10:00 Uhr
Abgabeschluss Übungsblatt Nr. 4
15.7.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 5, Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 4
22.7.
10:00-12:00 Uhr
FR 6043
Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 5
Material
Übungsblätter
Übungsblatt 1, Mitschnitt Matlab Crash Kurs, Testskripte: U01_test_distmat.m, U01_mydet.m, Abgabe via PASS
Übungsblatt 2, Testskripte (Eine optimale Einbettung sähe so aus wie auf dem Bild), Abgabe via PASS
Übungsblatt 3, Testskripte: U03_test_kmeans.m (geupdated), U03_test_kmeans_agglo.m (geupdated), U03_test_em_mog.m, Testkripte mit Beispielen für function-handles: U03_test_function_handle_kmeans.m, U03_test_function_handle_em_mog.m, Abgabe via PASS
Übungsblatt 4, Testskripte: U04_test_CV_krr.m Abgabe via PASS
Daten
Skript
Das Skript zum Praktikum wird laufend aktualisiert. Aktueller Stand: 28.4.
Ergebnisse
Matrikel-Nr. |
Blatt 1 |
Blatt 2 |
Blatt 3 |
Blatt 4 |
Blatt 5 |
208723 |
3.5 |
13 |
3.5 |
0 |
0 |
305793 |
5 |
20 |
19 |
16 |
16 |
306091 |
4 |
17.5 |
20 |
14.5 |
15 |
231676 |
5 |
14.5 |
12.5 |
5 |
12 |
324187 |
5 |
10 |
18 |
7 |
20 |
222704 |
4 |
17.5 |
20 |
14.5 |
15 |
312252 |
5 |
13 |
3.5 |
0 |
4 |
Technik
Die Server {bolero,pepino,fiesta}.cs.tu-berlin.de sind von aussen per ssh zu erreichen.