Diese Vorlesung gibt eine Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens. Es werden verschiedene Verfahren des Maschinellen Lernens, deren grundlegenden mathematischen Konzepte sowie deren praktische Anwendung vorgestellt. Die Vorlesung thematisiert u.a. Klassifizierung, Regression, Testen und Overfitting, Dimensionsreduktion und Datentransformation. In der begleitenden Übung werden praktische Erfahrungen mit maschinellen Lernalgorithmen unter Verwendung von Open-Source-Bibliotheken in Python gesammelt.
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