Seminar: Feature Selection und Semi-Supervised Learning

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Inhalt

Die Seminare Feature Selection und Semi-Supervised Learning wurden aufgrund der geringen Teilnehmerzahl kombiniert.

In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit Methoden zur Auswahl (feature selection) und Konstruktion (feature extraction/construction) von Variablen für Klassifikations- und Regressionsverfahren. In hochdimensionalen Daten (Bioinformatik, Textanalyse, etc.) kann geeignete Variablenselektion entscheidend für die performance von Lernverfahren sein (curse of dimensionality). Ausserdem kann eine Dimensionsreduktion wesentlich zum Verständnis der Zusammenhänge in den Daten beitragen.

Außerdem werden in diesem Methoden zum halbüberwachten Maschinellen Lernen (Semi-Supervised Learning, SSL) vorgestellt und diskutiert. Im Semi-Supervised Learning nimmt man an, dass zusätzlich zur Trainingsmenge ein weitere Menge ungelabelter Daten (d.h. ohne Klasseninformation) zur Verfügung steht. Den SSL Methoden liegen verschiedene Ansätze (und damit verbundene Annahmen) zur Nutzung der Information aus ungelabelten Daten zu Grunde.

Anrechenbarkeit

Das Seminar ist eine Veranstaltung des Hauptstudiums und in den Studiengebieten "Künstliche Intelligenz" und "Quantitative Methoden" sowie in den Masterstudiengängen Informatik und Computational Neuroscience anrechenbar. Die Note wird anhand des Seminarvortrages und der anschliessenden Diskussion festgelegt.

Ablauf

• Die Vorbesprechung findet am 17.12. um von 12:00 bis 13:00 Uhr (s.t.) im Raum FR 6046 statt.
• Die Teilnehmer wählen bis zum 16.1.2009 ein Thema in Absprache mit dem jeweiligen Ansprechpartner (siehe Tabelle).
• Das Seminar findet als Blockveranstaltung am 18.2.2009 statt. Der genaue Zeitplan wird noch bekannt gegeben. Die Vorträge dauern jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion).

Seminarplan