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← Revision 38 as of 2011-11-15 20:00:46 ⇥
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| ||'''Erster Termin für Themenvergabe'''|| Mittwoch, 16.11.2011, 10:00-12:00 Uhr, Raum FR 6046 || | ||'''Erster Termin für Themenvergabe'''|| Mittwoch, 16.11.2011, 10:15-10:45 Uhr, Raum FR 6046 || |
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| === 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 16.11.2011 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. || '''Paper(s)''' || '''Betreuer''' || '''Vortragender''' || || [[http://www.idsia.ch/NNcourse/intro.html|Introduction to Neural Networks (IDSIA)]] || [[mailto:g.montavon@mailbox.tu-berlin.de|Gregoire Montavon]] || || || [[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 || || || [[http://www.cis.hut.fi/aapo/papers/IJCNN99_tutorialweb/|ICA tutorial]] || Frank Meinecke || || || 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]] || || || [[attachment:lect_notes_ol.pdf|Lecture Notes on Online Learning]] || [[mailto:mkloft@cs.tu-berlin.de|Marius Kloft]] || || || Rasmussen, C. E. and Kuss, M. '''Gaussian Processes in Reinforcement Learning''', 2003 || || || || Jordan, M. I., Ghahramani, Z. and Jaakkola, T. S. ''An introduction to variational methods for graphical models'', 1999 || || || |
[[https://www.isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=5789|All information can be found in the ISIS course]] |
Block-Seminar "Classical Topics in Machine Learning"
Termine und Informationen
Erster Termin für Themenvergabe |
Mittwoch, 16.11.2011, 10:15-10:45 Uhr, Raum FR 6046 |
Verantwortlich |
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Ansprechtpartner(in) |
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Sprechzeiten |
Nach Vereinbarung |
Sprache |
Englisch |
Anrechenbarkeit |
Wahlpflicht LV im Modul Maschinelles Lernen I (Informatik M.Sc.) |