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| ||'''Erster Termin für Themenvergabe'''|| Mittwoch, 18.05.2011, 10:00-12:00 Uhr, Raum FR 6046 || | ||'''Erster Termin für Themenvergabe'''|| Donnerstag, 08.11.2012, 15:00-16:00 Uhr, Raum FR 6046 || ||'''Termin für Blockseminar'''|| nach Absprache || |
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| ||'''Ansprechtpartner(in)'''|| [[mailto:motoaki.kawanabe@first.fraunhofer.de|Motoaki Kawanabe, Ph.D Universität Tokio]], [[mailto:buenau@cs.tu-berlin.de| Paul von Bünau]] || | ||'''Ansprechtpartner(in)'''|| [[mailto:duncan.blythe@bccn-berlin.de|Duncan Blythe]], [[mailto:irene.winkler@tu-berlin.de| Irene Winkler]] || |
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| ||'''Anrechenbarkeit''|| Wahlpflicht LV in dem M.Sc. Modulen Maschinelles Lernen 1 || | ||'''Anrechenbarkeit''|| Wahlpflicht in dem M.Sc. Modul Maschinelles Lernen 1 || |
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| === Papers === | In diesem Seminar werden mathematische und statistischen Modelle zum Erkennen von kausalen Zusammenhängen besprochen. Im Gegensatz zu reinen Vorhersagemodellen, die auf den Assoziationen/Korrelationen zwischen Variablen beruhen, ist das Ziel der empirischen Kausalanalyse, Ursache und Wirkung in komplexen Systemen zu identifizieren. |
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| Die Vorträge sollen jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen. | Die Vorträge sollen jeweils 30 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen. |
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| || [[attachment:PhysRevLett_103_214101.pdf|Stationary Subspace Analysis]] || [[mailto:buenau@cs.tu-berlin.de|Paul von Bünau]] || || | || || || || |
Block-Seminar "Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse"
Termine und Informationen
Erster Termin für Themenvergabe |
Donnerstag, 08.11.2012, 15:00-16:00 Uhr, Raum FR 6046 |
Termin für Blockseminar |
nach Absprache |
Verantwortlich |
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Ansprechtpartner(in) |
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Sprache |
Englisch |
Anrechenbarkeit |
Wahlpflicht in dem M.Sc. Modul Maschinelles Lernen 1 |
In diesem Seminar werden mathematische und statistischen Modelle zum Erkennen von kausalen Zusammenhängen besprochen. Im Gegensatz zu reinen Vorhersagemodellen, die auf den Assoziationen/Korrelationen zwischen Variablen beruhen, ist das Ziel der empirischen Kausalanalyse, Ursache und Wirkung in komplexen Systemen zu identifizieren.
Die Vorträge sollen jeweils 30 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.
Thema |
Betreuer |
Student |
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