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Block-Seminar "Classical Topics in Machine Learning"
Termine und Informationen
Erster Termin für Themenvergabe |
Mittwoch, 16.11.2011, 10:00-12:00 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.) |
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 |
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|| Boosting || An Introduction to Boosting and Leveraging || Mikio Braun ||
PCA, CCA, and Kernel PCAThe original kPCA paper (TR version) |
Felix Bießmann |
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Frank Meinecke |
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Predicting Structured Objects with Support Vector Machines PDF_short PDF_long |
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