== Block-Seminar "Classical Topics in Machine Learning" == === Termine und Informationen === ||'''Erster Termin für Themenvergabe'''|| Mittwoch, 17.11.2010, 10:00-12:00 Uhr, Raum FR 6046 || ||'''Weitere Termine und Raum'''|| Freitag, 11.2.2011, 10:00-16:00, Raum FR 6046 || ||'''Verantwortlich'''|| [[http://ml.cs.tu-berlin.de/en/klaus/index.html|Prof. Dr. Klaus-Robert Müller]] || ||'''Ansprechtpartner(in)'''|| [[mailto:motoaki.kawanabe@first.fraunhofer.de|Motoaki Kawanabe, Ph.D Universität Tokio]], [[mailto:buenau@cs.tu-berlin.de| Paul von Bünau]], Irene Winkler || ||'''Sprechzeiten'''|| Nach Vereinbarung|| ||'''Sprache'''|| Englisch || ||'''Anrechenbarkeit''|| Wahlpflicht LV im Modul Maschinelles Lernen I (Informatik M.Sc.) || === Inhalt === In diesem Seminar wird eine Auswahl klassischer Themen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens behandelt. Die Spannbreite der Themen umfasst unüberwachten Lernverfahren (Dimensionsreduktion, Blinde Quellentrennung, Clustering, etc.), Klassifikations- und Regressionsalgorithmen (SVMs, Neuronale Netze, etc.) und Methoden zur Modellselektion. === Voraussetzungen === Wir empfehlen den Besuch der Vorlesung "Maschinelles Lernen I". === Ablauf === * Die Vorbesprechung findet am 17.11.2010 statt. * Die Teilnehmer wählen bis Mitte Januar ein Thema in Absprache mit dem Betreuer (siehe Themenliste). * Das Seminar findet als Blockveranstaltung am Ende des Semester statt (Termin wird noch bekanntgegeben). === Vorträge === Jeder Vortrag soll 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Der Vortrag kann wahlweise auf Deutsch oder Englisch gehalten werden. Ein guter Vortrag führt kurz in das jeweilige Thema ein, stellt die Problemstellung dar und beschreibt zusammenfassend relevante Arbeiten und Lösungen. === Leistungsnachweis === Das Seminar ist Wahlpflichtbestandteil des Master-Module "Maschinelles Lernen 1". Bachelor-Studenten können diese Master-Module auf Antrag ebenfalls belegen. Die erfolgreiche Teilnahme am Seminar ist Voraussetzung für die Modul-Prüfung. === Themen === Die Vorträge sollen jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen. || '''Thema''' || '''Material''' || '''Betreuer''' || '''Vortragender''' || || Neural Networks || [[http://www.idsia.ch/NNcourse/intro.html|Introduction to Neural Networks (IDSIA)]] || [[mailto:g.montavon@mailbox.tu-berlin.de|Gregoire Montavon]] || Priska Herger || || Boosting || [[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.102.6483|An Introduction to Boosting and Leveraging]] || Mikio Braun || || || PCA, CCA and Kernel PCA || [[http://www.face-rec.org/algorithms/Kernel/kernelPCA_scholkopf.pdf|The original kPCA paper (TR version)]] || Felix Bießmann || || || ICA || [[http://www.cis.hut.fi/aapo/papers/IJCNN99_tutorialweb/|ICA tutorial]] || Frank Meinecke || Marc Bobzien || || Feature selection || [[http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume3/guyon03a/guyon03a.pdf|An Introduction to Variable and Feature Selection]] || Irene Winkler || || || Decision trees || Duda, Hart & Stock, Pattern Classification, 2nd edition, chapter 8.1 - 8.4 || [[mailto:irenewinkler01@googlemail.com|Irene Winkler]] || Janett Niendorf || || Gaussian processes || [[http://www.gaussianprocess.org/|Online version of the GP book]] || [[mailto:motoaki.kawanabe@first.fraunhofer.de|Motoaki Kawanabe]] || Matthias Rost || || Support Vector Machines || Predicting Structured Objects with Support Vector Machines [[http://www.yisongyue.com/publications/cacm2009_structsvm.pdf|PDF_short]] [[http://www.jmlr.org/papers/volume6/tsochantaridis05a/tsochantaridis05a.pdf|PDF_long]] || [[mailto:mkloft@cs.tu-berlin.de|Marius Kloft]], [[mailto:goernitz@cs.tu-berlin.de|Nico Görnitz]] || Lukas Poustka || || Online Learning (Theory) || [[attachment:lect_notes_ol.pdf|Lecture Notes on Online Learning]] || [[mailto:mkloft@cs.tu-berlin.de|Marius Kloft]] || Felix Brockherde || || Isomap || [[http://isomap.stanford.edu/|Isomap website]] || [[mailto:buenau@cs.tu-berlin.de|Paul von Bünau]] || Yuan Hu ||