Weiterbildungsmodul
Supervised & Unsupervised Learning

Weiterbildung Self-Service Business Intelligence

In diesem Modul geht es darum, Algorithmen für das Maschinelle Lernen sowie für Data-Mining-Verfahren im Detail kennenzulernen und anzuwenden. Dazu müssen die Verfahren sowie die Möglichkeiten zur Parametrisierung der Verfahren vermittelt werden. Es werden Verfahren und Algorithmen aus verschiedenen Paradigmen des Maschinellen Lernens mit exemplarischen Anwendungen vorgestellt.

Präsenztermine

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Gesamtlaufzeit: November 2024 bis Januar 2025

Präsenztermine:

  • Donnerstag, 14.11. & Freitag, 15.11.2024 (9.00-17.00 Uhr)
  • Samstag, 16.11.2024 (9.00-12.30 Uhr)

Online-Phase im Zeitraum zwischen November 2024 und Januar 2025.

Abgabe der Prüfungsleistung: 19.01.2025 (optional)

Bewerbungsfrist: beendet

Veranstaltungsort:
Hochschule der Medien Stuttgart
Nobelstraße 10, 70569 Stuttgart

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Informationen zum Modul

Im Modul werden folgende Inhalte vermittelt:

  • Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten aus Dateien, Datenbanken und Internetquellen
  • Datenselektion, -filterung und -bereinigung mit Pandas
  • statistischen Verfahren für die Bewertung und Auswahl von Merkmalen, z.B. Entropie, Informationsgewinn, Korrelation, F-Measure, usw.
  • Textpreprocessing- und Annotationsverfahren wie Tokenisation, Stemming, Lemmatisierung, PoS­ Tagging in Python
  • Unüberwachte Lernverfahren: Clusteringverfahren, Autoencoder, Annomalieerkennung
  • überwachten Lernverfahren: Ensemble Learner (Random Forests, Gradient Boosting), SVMs, Neuronale Netze
  • Tiefe Neuronale Netze: Architektur, Anwendung für Objekterkennung, Textklassifikation und semantische Analyse.
  • Verfahren zur Modellevaluation, wie z.B. Kreuzvalidierung und Metaparameteroptimierung

Dozierender

Prof. Dr.-Ing. Johannes Maucher

Prof. Dr.-Ing. Johannes Maucher
Medieninformatik
Hochschule der Medien

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