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Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse

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 unregelmäßig, nach Ankündigung (s.u.) statt.

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