== Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse == || '''Termin:''' || Montag 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung), Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr (Gemeinsame Sprechstunde) || || '''Raum:''' || FR 1505 (Montag 10:00 - 12:00 Uhr) und FR 6043 (Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr) || || '''Dozent:''' || Prof. Dr. Klaus-Robert Müller || || '''Ansprechpartner:''' || [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mikio/|Dr. Mikio Braun]] und [[mailto:buenau@cs.tu-berlin.de|Paul von Bünau]] || || '''Anrechenbarkeit:''' || M.Sc. Modul 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 [[Main/SS10_MatlabKurs|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 [[attachment:Praktikum_ML_Info_SS10.pdf|Informationsblatt.]] Für Anfragen, und Ankündigen wurde eine [[http://groups.google.com/group/mikiobraun-lehre|Google-Group]] eingerichtet. Man muß sich registrieren, um die Beiträge lesen zu können, aber jeder kann sich registrieren. === Termine === || '''Datum''' || '''Uhrzeit''' || '''Raum''' || '''Beschreibung''' || || 12.4. || 10:00-12:00 Uhr || FR 1505 || Vorbesprechung, Ausgabe Übungsblatt Nr. 1, anschliessend Matlab Crash-Kurs im Rechnerpool FR 6043 || || 14.4. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 1 || || 19.4. || 10:00 Uhr |||| ''Abgabe Übungsblatt Nr. 1'' || || 19.4. || 10:00-12:00 Uhr || FR 1505 || Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 2 || || 28.4. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 2 || || 5.5. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 2 || || 10.5. || 10:00 Uhr |||| ''Abgabe Übungsblatt Nr. 2'' || || 10.5. || 10:00-12:00 Uhr || FR 1505 || Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 3 || || 19.5. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 2, Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 3 || || 26.5. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 3 || || 2.6. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 3 || || 7.6. || 10:00 Uhr |||| ''Abgabe Übungsblatt Nr. 3'' || || 7.6. || 10:00-12:00 Uhr || FR 1505 || Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 4 || || 16.6. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Vorstellung der Lösung zu Übungsblatt Nr. 3, Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 4|| || 23.6. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 4|| || 28.6. || 10:00 Uhr |||| ''Abgabe Übungsblatt Nr. 4'' || || 28.6. || 10:00-12:00 Uhr || FR 1505 || Vorlesung zu Übungsblatt Nr. 5 || || 7.7. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 4, Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 5 || || 14.7. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Gemeinsame Sprechstunde zu Übungsblatt Nr. 5 || || 19.7. || 10:00 Uhr |||| ''Abgabe Übungsblatt Nr. 5'' || || 21.7. || 10:00-12:00 Uhr || FR 6043 || Vorstellung der Lösung von Übungsblatt Nr. 5, Sprechstunde zur Prüfung || === Material === ==== Übungsblätter ==== * [[attachment:ML_Praktikum_U01.pdf|Übungsblatt Nr. 1]], Testskripte: [[attachment:U01_test_distmat.m|U01_test_distmat.m]], [[attachment:U01_test_mydet.m|U01_test_mydet.m]], [[https://ml01.zrz.tu-berlin.de/~paul/pass.pl?conf=ss10_prak01.conf|Abgabe via PASS]] * [[attachment:ML_Praktikum_U02.pdf|Übungsblatt Nr. 2]], Testskripte: [[attachment:U02_tests.zip|U02_tests.zip]], [[https://ml01.zrz.tu-berlin.de/~paul/pass.pl?conf=ss10_prak02.conf|Abgabe via PASS]], [[attachment:lle_talk.pdf|Folien zu LLE]] * [[attachment:ML_Praktikum_U03.pdf|Übungsblatt Nr. 3]], [[attachment:U03_tests.zip|Testskripte]], [[https://ml01.zrz.tu-berlin.de/~paul/pass.pl?conf=ss10_prak03.conf|Abgabe via PASS]] * [[attachment:ML_Praktikum_U04.pdf|Übungsblatt Nr. 4]], [[attachment:U04_test_CV_krr.m|Testskript]], [[https://ml01.zrz.tu-berlin.de/~paul/pass.pl?conf=ss10_prak04.conf|Abgabe via PASS]] * [[attachment:ML_Praktikum_U05.pdf|Übungsblatt Nr. 5]], [[https://ml01.zrz.tu-berlin.de/~paul/pass.pl?conf=ss10_prak05.conf|Abgabe via PASS]] ==== Daten ==== * [[attachment:swissroll.mat|swissroll.mat]], [[attachment:flatroll.mat|flatroll.mat]], [[attachment:fishbowl.mat|fishbowl.mat]], [[attachment:U01_usps.mat|USPS dataset]] * Clustering Datensätze: [[attachment:U03_2gaussians.dat|U03_2gaussians.dat]], [[attachment:U03_5gaussians.dat|U03_5gaussians.dat]] * [[attachment:U04_datasets.tar.gz|Datensätze für Übungsblatt Nr. 4]] * [[attachment:U05_datasets.zip|Datensätze für Übungsblatt Nr. 5]] ==== Skript ==== [[attachment:guide.pdf|Skript zur Vorlesung (Stand: 14.4.2010)]] ==== Ergebnisse ==== || '''Matrikelnr.''' || '''Blatt 1''' || '''Blatt 2''' || '''Blatt 3''' || '''Blatt 4''' || '''Blatt 5''' || || 329453 || 4.5 || 20 || 19 || 18.5 || 19 || || 324234 || 5 || 20 || 19 || 18.5 || 19 || || 329068 || 5 || 18.5 || 18 || 20 || 20 || || 327052 || 5 || 18.5 || 18 || 20 || 20 || || 215001 || 5 || 20 || 18 || 20 || 20 || || 312278 || 5 || 10 || 16 || k.A. || k.A. || || 310260 || 5 || 10 || 16 || k.A. || k.A. || || 311125 || 5 || 21 || 21 || 19.5 || 13 || || 871027 || 5 || 18 || 19 || 19 || 18 || || 311127 || 5 || 21 || 21 || 19.5 || 13 || || 888888 || 5 || 20 || 18 || k.A. || 16 || === Technik === Die Server {{{ {bolero,pepino,fiesta}.cs.tu-berlin.de }}} sind von aussen per ssh zu erreichen.