Teilnehmer: maximal 12 Studenten nach bestandenem Vordiplom.
Voranmeldung per E-Mail mit kurzer Vorstellung und Beschreibung der Erwartungen an das Seminar an Martin Wagner (martin.wagner@in.tum.de) oder Martin Bauer (martin.bauer@in.tum.de).
Machine Learning ist ein recht neues Gebiet der Informatik, das sich mit automatischer Mustererkennung (z.B. zur Gesichtserkennung), Vorhersage (sehr wichtig bei Börsenkursen) und dem Data Mining (z.B. um Einbrüche in Netzwerke zu ermitteln) beschäftigt. Die Anwendungsmöglichkeiten sind überaus zahlreich und gehen von der Genomanalyse in der Bioinformatik bis hin zur Spracherkennung.
Der Bereich des Context Aware Computing ist ein besonders interessanter Einsatzbereich: immer kleiner werdende Rechner können den Benutzer nur dann sinnvoll unterstützen, wenn sie über den aktuellen Kontext, also Zeit, Aktivität, Ort und Absicht des Benutzers, möglichst genau Bescheid wissen. Die Ermittlung dieser Information aus einfachen Sensordaten mit Machine Learning Techniken steht im Mittelpunkt dieses Seminars.
In diesem Hauptseminar wollen wir uns hauptsächlich die mathematischen Grundlagen des Machine Learning sowie deren konkrete Anwendung in der Informatik an Hand von Beispielen anschauen. Dazu sollen wesentliche Algorithmen in Vorträgen vorgestellt und mitsamt ihren Haupteinsatzgebieten diskutiert werden.
Datum | Bearbeiter | Thema | Literatur |
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15.04.2003 | Christian Schüller | Bayesian Decision Theory | [1] 2.1-2.12 |
22.04.2003 | entfällt (Osterferien) | ||
29.04.2003 | MartinBauer | Exponential Family and Maximum Likelihood, Sufficient Statistics | [1] 3.1-3.7 |
6.05.2003 | MartinWagner | Gaussian Mixture Models and the EM Algorithm, Nonparametric techniques | [1] 3.9, [2] 2.1-2.6, [12], [1] 4.1-4.3 |
13.05.2003 | Johannes Wöhler | Clustering | [1] 10.1-10.7, [4] 6.4.2, 6.15 |
20.05.2003 | Sven Hennauer | Neural Networks: Introduction and Single-Layer Networks | [5], [2] 3.1-3.5 |
27.05.2003 | entfällt | ||
3.06.2003 | entfällt | ||
10.06.2003 | entfällt (Pfingstferien) | ||
17.06.2003 | Ernst Sassen | Support Vector Machines, Kernels | [3], [13] |
1.07.2003 | Felix Löw | Kapselung von Machine Learning Methoden in DWARF |
-- Main.Main.MartinBauer, Main.DWARF.MartinWagner, GudrunKlinker - 07 Jan 2003
I | Attachment ![]() | Action | Size ![]() | Date | Who | Comment |
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![]() | merkblatt.pdf | manage | 10.9 K | 04 Feb 2003 - 18:14 | Main.DWARF.MartinWagner | Merkblatt zur Vorbesprechung |
![]() | bayesian.pdf | manage | 1360.2 K | 08 May 2003 - 09:09 | Main.DWARF.MartinWagner | Bayesian Decision Theorie (C. Schüller) |
![]() | NeuralNetworkFAQ.pdf | manage | 2151.3 K | 04 Feb 2003 - 08:47 | Main.DWARF.MartinWagner | PDF version of the Neural Network FAQ |
![]() | em_tutorial.pdf | manage | 274.5 K | 30 Jan 2003 - 10:20 | Main.Main.MartinBauer | A Gentle Tutorial of the EM Algorithm |
![]() | emalg.pdf | manage | 721.6 K | 08 May 2003 - 09:10 | Main.DWARF.MartinWagner | EM Algorithm (M. Wagner) |