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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	Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
Ansprechtpartner(in)	Duncan Blythe, Irene Winkler
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 ||

Information Geometry for Causality.pdf	Duncan Blythe	Fuer die Mathe Interessenten
Rubin Model.pdf	Duncan Blythe
Pearl Diagrams and Causality.pdf	Duncan Blythe	Pearl ist ein Riesen in der Kausal Analyse
PSI.pdf	Duncan Blythe	Granger Kausalitaet funktioniert nicht immer ...
Nonlinearity and Causality.pdf	Duncan Blythe	Aus Nichtlinearitaet kann man oft eine Kausale richtung schliessen
Granger Causality.pdf	Duncan Blythe	Auch ein Nobel Preis Sieger
Cortical Interaction and Coherency.pdf	Duncan Blythe	Wie analysiert man Kausalitaet im Gehirn?
Conditional Complexity.pdf	Duncan Blythe	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.

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-|| '''Thema''' || '''Betreuer''' || '''Student''' ||
||  [[http://www-stat.wharton.upenn.edu/~steele/HoldingPen/NobelPrizeInfo.pdf |Cointegration]] || Irene Winkler ||  ||
+|| '''Thema''' || '''Betreuer''' || '''Student''' || '''Beschreibung''' ||
||  [[attachment:Cointegration.pdf]] || Irene Winkler || || Nobel Preis für Wirtschaft || 
||  [[attachment:Information Geometry for Causality.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Fuer die Mathe Interessenten||
||  [[attachment:Rubin Model.pdf]] || Duncan Blythe ||  || ||
||  [[attachment:Pearl Diagrams and Causality.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Pearl ist ein Riesen in der Kausal Analyse ||
||  [[attachment:PSI.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Granger Kausalitaet funktioniert nicht immer ... ||
||  [[attachment:Nonlinearity and Causality.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Aus Nichtlinearitaet kann man oft eine Kausale richtung schliessen ||
||  [[attachment:Granger Causality.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Auch ein Nobel Preis Sieger ||
||  [[attachment:Cortical Interaction and Coherency.pdf]] || Duncan Blythe ||  || Wie analysiert man Kausalitaet im Gehirn? ||
||  [[attachment:Conditional Complexity.pdf]] || Duncan Blythe || || Kausal Analyse mittels ein Mass fuer Konditional Verteilung Komplexitaet ||

Als hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausal Analyse, mag [[http://plato.stanford.edu/entries/paradox-simpson/|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.