Vorlesung findet am Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft, DOR 26, im Raum 117 statt.
The module provides an overview of methods for *knowledge discovery from structured data* and texts. The focus is on machine learning methods, the application of which is demonstrated using concrete examples. In particular, the following topics are covered:
- Basic concepts and processes of knowledge discovery in databases- Principles and methods of data preprocessing- Clustering methods (partitioning and hierarchical as well as graph clustering)- Mining of association rules (also with constraints and hierarchies)- Classification methods- Neural networks and deep learning
In the exercise accompanying the lecture, selected methods and procedures are are examined theoretically and tested in practice.
Das Modul gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf maschinellen Lernverfahren, deren Anwendung an konkreten Beispielen aufgezeigt wird. Behandelt werden insbesondere:
- Grundbegriffe und Prozesse des Knowledge Discovery in Databases
- Prinzipien und Verfahren der Datenvorverarbeitung
- Clustering-Verfahren (partitionierende und hierarchische sowie
Graph-Clustering)
- Mining von Assoziationsregeln (auch mit Constraints und hierarchisch)
- Klassifikationsverfahren
- neuronale Netzwerke und Deep Learning
In der vorlesungsbegleitenden Übung werden ausgewählte Methoden und Verfahren theoretisch untersucht und praktisch erprobt.
Die LV findet in Englisch statt.
Die Veranstaltung wird als Wahlpflichtveranstaltung im Master "Information Science" angeboten, ist aber vom Inhalt und Anspruch her auch passend für den Master in der Informatik.
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:
