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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 |
Beschreibung |
|| Cointegration.pdf || Irene Winkler || || Nobel Preis für Wirtschaft ||
Duncan Blythe |
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Fuer die Mathe Interessenten |
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Duncan Blythe |
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Duncan Blythe |
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Pearl ist ein Riesen in der Kausal Analyse |
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Duncan Blythe |
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Granger Kausalitaet funktioniert nicht immer ... |
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Duncan Blythe |
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Aus Nichtlinearitaet kann man oft eine Kausale richtung schliessen |
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Duncan Blythe |
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Auch ein Nobel Preis Sieger |
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Duncan Blythe |
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Wie analysiert man Kausalitaet im Gehirn? |
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Duncan Blythe |
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Kausal Analyse mittels ein Mass fuer Konditional Verteilung Komplexitaet |
Als hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausal Analyse, mag Simpson's Paradox nutzlich sein.
Besonders motivierte Studenten koennen sich "An Enquiry Concerning Human Understanding" von David Hume anschauen, um das Thema in die historisches Perspektive zu setzen.