{"id":1848,"date":"2019-03-31T19:37:13","date_gmt":"2019-03-31T17:37:13","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/?page_id=1848"},"modified":"2024-05-10T18:03:08","modified_gmt":"2024-05-10T16:03:08","slug":"2019-sommersemester","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/veranstaltungen-2\/2019-sommersemester\/","title":{"rendered":"2019  Sommersemester"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center has-background has-medium-font-size\" style=\"background-color:#91c0de\"><strong>Maschinelles Lernen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Im Seminar werden die aktuell in diversen Anwendungsgebieten eingesetzten Methoden des maschinellen Lernens besprochen, insb.:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Mathematische Grundlagen<\/li><li>Welche Probleme k\u00f6nnen mit den Methoden des ML gel\u00f6st werden?<\/li><li>Modellauswahl-Algorithmen (Information Criteria)<\/li><li>Dimensionsreduktion<\/li><li>Entscheidungsb\u00e4ume<\/li><li>Neuronale Netze<\/li><li>Deep Learning<\/li><li>Un\u00fcberwachtes Lernen<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Die Veranstaltung wird abwechselnd aus Seminarvortr\u00e4gen, in denen die Machine-Learning-Ans\u00e4tze vorgestellt werden, und konkreten Programmieraufgaben bestehen. Die Programmieraufgaben werden sich auf konkrete Fragestellungen in der Finanzindustrie beziehen. Die Methoden werden entweder bereits in der Praxis eingesetzt oder an deren Anwendung in Unternehmen wird derzeit intensiv geforscht.<\/p>\n\n\n\n<p>Es gibt keine festen Voraussetzungen zur Teilnahme am Seminar.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<p>Anmeldung erfolgt per E-Mail, diese ist unter <a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/\"><\/a><a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/\">https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/<\/a> zu finden.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Bitte melden Sie sich mit einer aussagekr\u00e4ftigen Bewerbung an, welche u. a. folgende Angaben enthalten soll:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Ihre bisher besuchten Veranstaltungen,<\/li><li>relevante Vorkenntnisse (Mathematik &amp; Informatik)<\/li><li>weshalb Sie sich f\u00fcr dieses Thema interessieren,<\/li><li>ob Sie das Seminar im Rahmen des Versicherungsmoduls mit 3 Leistungspunkten oder als Seminar mit 6 Leistungspunkten belegen m\u00f6chten.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Gerne k\u00f6nnen Sie Ihre Bewerbung um weitere Punkte erg\u00e4nzen. Die Bewerbung soll vor allem glaubhaft vermitteln, dass Sie sich f\u00fcr das behandelte Thema interessieren und mehr dar\u00fcber lernen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#4087b4\"><strong>Literatur:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul><li><a href=\"https:\/\/www.deeplearningbook.org\/\">https:\/\/www.deeplearningbook.org\/<\/a><\/li><li>James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R , Springer Publishing Company, Incorporated (2013), <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-1-0716-1418-1\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-1-0716-1418-1<\/a><\/li><li>Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: ESL:\u00a0The Elements of Statistical Learning, Springer (2008),  <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~hastie\/Papers\/ESLII.pdf\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~hastie\/Papers\/ESLII.pdf\" target=\"_blank\">https:\/\/web.stanford.edu\/~hastie\/Papers\/ESLII.pdf<\/a> .<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#4087b4\"><strong>\u00dcbersicht der Vortr\u00e4ge:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-regular\"><table><thead><tr><th>Name<\/th><th>Datum<\/th><th>Vortragsthema<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Wadim Koslow<\/td><td>03.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/1-Koslow.pdf\" target=\"_blank\">Statistical Decision Theory<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Alexander Bast<\/td><td>03.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/2-Bast.pdf\" target=\"_blank\">Supervised Learning and Model Assessment<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Philipp Engels<\/td><td>03.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/3-Engels.pdf\" target=\"_blank\">Linear Regression and Regularization<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Vanessa Dietze<\/td><td>10.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/4-Dietze.pdf\" target=\"_blank\">AIC, BIC<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Julia Jagdhuber und Helen Schneider<\/td><td>10.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/5-Programm.ipynb_.zip\" target=\"_blank\">Jupyter Code for an Application of AIC and BIC for Insurance Data<\/a><br><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/5-Schneider-Jagdhuber.pdf\" target=\"_blank\">AIC and BIC Applied to Insurance Data<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Michelle Anell<\/td><td>24.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/7-Anell.pdf\" target=\"_blank\">Kernel Smoothing Methods<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Helena Schmitz<\/td><td>24.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/8-Schmitz.pdf\" target=\"_blank\">Generalized Additive Models and Tree-Based Methods<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Simone Horstmann<\/td><td>24.05.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/9-Horstmann.pdf\" target=\"_blank\">Bagging, Random Forests, Boosting<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Sophia Thamm<\/td><td>07.06.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/10-Thamm.pdf\" target=\"_blank\">Neural Networks<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Julia Odenthal<\/td><td>07.06.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/11-Odenthal.pdf\" target=\"_blank\">Convolutional Neural Networks<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Kevin Scislak<\/td><td>28.06.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/12-Scislak.pdf\" target=\"_blank\">Gradient Boosting &#8211; Presentation<\/a><\/td><\/tr><tr><td>David Noben, Marcel Aach<\/td><td>28.06.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/13-NobenAach.pdf\" target=\"_blank\">A Regression Assignment for Neural Networks<\/a><br><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/13-Code.zip\" target=\"_blank\">The NN Code (Python)<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Annika Scheithe<\/td><td>28.06.19<\/td><td><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/15-Scheithe.pdf\" target=\"_blank\">Principal Components Analysis<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><br><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maschinelles Lernen Im Seminar werden die aktuell in diversen Anwendungsgebieten eingesetzten Methoden des maschinellen Lernens besprochen, insb.: Mathematische Grundlagen Welche Probleme k\u00f6nnen mit den Methoden des ML gel\u00f6st werden? 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