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admin
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 # Maschinelles Lernen und Datenanalyse # Maschinelles Lernen und Datenanalyse
  
-> Tandemkurs für zwei Zielgruppen! 
  
 +## The Inner Space
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 +* [[ml:​contact]]
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 ## Live Streaming ## Live Streaming
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-## FB 4: Maschinelles Lernen und Datenanalyse in der Mess- und Prüftechnik+## Maschinelles Lernen und Datenanalyse in der Mess- und Prüftechnik
  
 ### Zielgruppen ### Zielgruppen
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    + Datenvorverarbeitung (Merkmalsselektion)    + Datenvorverarbeitung (Merkmalsselektion)
    + Principle Component Analysis (PCA)     + Principle Component Analysis (PCA) 
 +   + Statistische Datenanalyse
  
 3. Grundlagen des Maschinellen Lernens (Metriken und Taxonomie) 3. Grundlagen des Maschinellen Lernens (Metriken und Taxonomie)
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 4. Algorithmen und Modelle 4. Algorithmen und Modelle
  
-   + Entscheidungsbäume (C45, ID3, ICE), Random Forest Bäume - Einfach aber gut?+   + Entscheidungsbäume (C45, ID3, ICE), Random Forest Bäume, Regressionsbäume ​- Einfach aber gut?
    + Support Vector Machines (binäre und multi-Klassen) - Der Klassiker!    + Support Vector Machines (binäre und multi-Klassen) - Der Klassiker!
    + Künstliche Neuronale Netze (Ein- und mehrlagig) - Warum kein Deep Learning?    + Künstliche Neuronale Netze (Ein- und mehrlagig) - Warum kein Deep Learning?
-   + Regressionsverfahren+   ​+ ​Klassifikations- und Regressionsverfahren
    + Iterative, randomisierte,​ und evolutionäre Lernalgorithmen - Deterministische Modelle?    + Iterative, randomisierte,​ und evolutionäre Lernalgorithmen - Deterministische Modelle?
  
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 ### News ### News
  
-- Neuigkeiten gibt es hier: [[ml:news4]] +- Neuigkeiten gibt es hier: [[ml:news]]
- +
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-## FB 8: Maschinelles Lernen und Datenanalyse in der Soziologie +
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-### Zielgruppen +
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-- Soziologen +
-- Psychologen +
-- Wirtschaftsingenieure +
-- Informatiker +
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-### Inhalte +
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-1. Sensoren, Digitale Sensordaten,​ Big Data, Umfragen +
-  +
-  + Stark und schwach korrelierte Daten (Big Data?) +
-   + Frage nach den Modellen +
-   + Der Mensch als Sensor und Datenlieferant +
-   + Daten aus Umfragen und Erhebungen (Soziologie,​ Medizin) +
-   + Rauschen +
- +
-2. Grundlagen der Sensordatenerfassung und Verarbeitung +
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-   + Umfragen, Crowd Sensing, (Mobile) Sensornetzwerke mit Smartphones +
-   + Datenvorverarbeitung (Merkmalsselektion) +
-   + Principle Component Analysis (PCA)  +
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-3. Grundlagen des Maschinellen Lernens (Metriken und Taxonomie) +
- +
-   + Der Funktionale Ansatz: Das Black-Box Modell +
-   + Überwachtes Lernen - Der Experte ist gefragt! +
-   + Nichtüberwachtes Lernen, Clustering - Ich sehe etwas was Du nicht siehst? +
-   + Rückgekoppeltes Lernen - Belohnungen führen zum Ziel! +
-   + Inkrementelles Lernen - Lernen auf Datenströmen ist ein Problem? +
-   + Agentenbasiertes und verteiltes Lernen - Nicht hier, sondern überall! +
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-4. Algorithmen und Modelle +
-  +
-  + Entscheidungsbäume (C45, ID3, ICE), Random Forest Bäume - Einfach aber gut? +
-   + Support Vector Machines (binäre und multi-Klassen) - Der Klassiker! +
-   + Künstliche Neuronale Netze (Ein- und mehrlagig) - Warum kein Deep Learning? +
-   + Regressionsverfahren +
-   + Iterative, randomisierte,​ und evolutionäre Lernalgorithmen - Deterministische Modelle? +
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-5. Training, Lernen, Prädiktion,​ Test +
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-  + Merkmalsextraktion - Information aus Daten +
-   + Ablaufdiagramme - Arbeitsvorschrift! +
-   + Testmethoden +
-   + Probleme +
-   + Überanpassung +
-   + Zu viel oder zu wenige Daten? +
-   + Qualität der Daten, Einfluss von Rauschen auf Lernen und Prädiktion +
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-6. Anwendungen,​ Demonstrationen,​ Beispiele, Laborübungen (integriert in 2-5) +
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-### News+
  
-- Neuigkeiten gibt es hier: [[ml:​news8]] 
  
  
Last modified: 2020/11/25 13:51