{"id":2012,"date":"2024-01-09T15:39:15","date_gmt":"2024-01-09T14:39:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/?page_id=2012"},"modified":"2024-05-10T17:07:33","modified_gmt":"2024-05-10T15:07:33","slug":"2023-2024-wintersemester","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/veranstaltungen-2\/2023-2024-wintersemester\/","title":{"rendered":"2023\/2024 Wintersemester"},"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. Wir nehmen uns konkrete Methoden vor. Einige Beispiele k\u00f6nnen sein:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Mathematische Grundlagen<\/li><li>Modellauswahl-Algorithmen<\/li><li>Regularisierung<\/li><li>Dimensionsreduktion<\/li><li>Entscheidungsb\u00e4ume<\/li><li>Support Vector Machines<\/li><li>Neuronale Netze<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Voraussetzung f\u00fcr die Teilnahme ist Interesse an den Methoden des maschinellen Lernens.<\/p>\n\n\n\n<p>Anmeldung erfolgt per E-Mail, diese ist unter <a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/\"><\/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\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 (relevanten) Veranstaltungen,<\/li><li>alle relevanten Praktika, Werkstudierdent\u00e4tigkeiten, Seminararbeiten usw., welche mit dem Thema des Seminars zusammenh\u00e4ngen k\u00f6nnen,<\/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><li>ggf. mit welchem anderen Teilnehmer Sie das zugewiesene Thema bearbeiten m\u00f6chten,<\/li><li>ggf. ob Sie ein ganz konkretes Thema aus dem Buch bearbeiten 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>Hastie, T., Tibshirani, R., Friedmann, J.: The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer New York, NY (2009), <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-0-387-84858-7\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-0-387-84858-7<\/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>Nikoli\u0107<\/td><td>13.10.23<\/td><td>Vorstellung Seminarprogramm, Kl\u00e4rung von Fragen<\/td><\/tr><tr><td>Tran, Kopp<\/td><td>20.10.23<\/td><td>Basics: Least-Squares and Nearest-Neighbors<\/td><\/tr><tr><td>Schwickert, Remez<\/td><td>27.10.23<\/td><td>Linear Methods<\/td><\/tr><tr><td>Heinrich, Thiel<\/td><td>03.11.23<\/td><td>Bias, Variance, AIC, BIC<\/td><\/tr><tr><td>Neugebauer, Nek<\/td><td>10.11.23<\/td><td>Basis Extension, Splines<\/td><\/tr><tr><td>Gerhard, Risse<\/td><td>17.11.23<\/td><td>Additive Models, Trees, MARS<\/td><\/tr><tr><td>Safaeizadeh<\/td><td>24.11.23<\/td><td>Bootstrapping, Bagging<\/td><\/tr><tr><td>Betz<\/td><td>24.11.23<\/td><td>Random Forests<\/td><\/tr><tr><td>Omarova, Krause<\/td><td>01.12.23<\/td><td>Boosting<\/td><\/tr><tr><td>Gerstein, S\u00f6llheim<\/td><td>08.12.23<\/td><td>Boosting Trees, Gradient Descent, Regularization<\/td><\/tr><tr><td>Hustadt, Lauer<\/td><td>15.12.23<\/td><td>Neural Networks<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maschinelles Lernen Im Seminar werden die aktuell in diversen Anwendungsgebieten eingesetzten Methoden des maschinellen Lernens besprochen. 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