~~NOTOC~~ ====== Spezialvorlesung (Special Lecture) ====== **Maschinelles Lernen (Machine Learning)**\\ //Prof. Dr. M. Riedmiller, Dr. Sascha Lange, Manuel Blum// * **Vorlesungen:** * Dienstag, 16:00 - 17:30, Geb. 101, Raum 01-016 * Donnerstag, 16:00 - 17:30, Geb. 101, **Raum 01-016** * **Übungen (im Wechsel, nach Ankündigung):** * Donnerstag, 16:00 - 17:30, Geb. 101, Raum 01-016 * **Prüfung:** * Klausur: 23.09.2011, 10.00 Uhr, Kollegiengebäude 1 (Campus Stadt), HS 1015 * Anmeldung übers Prüfungsamt * **Kreditpunkte:** * 6 ECTS * **Sprache:** * Englisch (alle 2 Semester im Wechsel mit Deutsch) ===== Ankündigungen ===== * **Übung am Donnerstag, 9. Juni 2011, ab ca. 16:45 Uhr (gemischt mit Vorlesung)** * **Start am Dienstag, 3. Mai 2011, 16:00 (s.t.)** * **Donnerstag, 1.9., 16:00, Sondertermin: Prüfungsvorbereitung**, Geb. 101, Raum 01-016 ===== Überblick ===== Die Vorlesung gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet Maschinelles Lernen. Behandelt werden Methoden des überwachten, unüberwachten und optimierenden Lernens. Themengebiete sind unter anderem: Lernen im Hypothesenraum, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Case Based Reasoning, ... ===== Folien ===== * {{:documents:teaching:ss11:ml:01_intro.printer.pdf|Introduction}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:02_versionspace.printer.pdf|Version Spaces}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:03_decisiontrees.printer.pdf|Decision Trees}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:04_evolution.pdf|Evolutionary Algorithms}} * {{:teaching:ss11:05_perceptrons.pdf|Perceptrons}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:06_wtan.pdf|Winner-Takes-All Networks}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:05_mlps.printer.pdf|Multilayer Perceptrons}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:06_mlp_generalisation.printer.pdf|MLPs and Generalisation}} * {{:documents:teaching:ss11:ml:07_boosting.printer.pdf|Boosting}} * {{:teaching:ss10:10_bayes.handout.pdf|Bayesian Learning}} ===== Übungen ===== * {{:teaching:ss11:ml_ex01.pdf|Exercise Sheet 1}} (Data Mining Cup 2011) * {{:teaching:ss11:ml_ex02.pdf|Exercise Sheet 2}} (Version Spaces, Decision Trees) * {{:teaching:ss11:ml_ex02_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 2}} * {{:teaching:ss11:ml_ex03.pdf|Exercise Sheet 3}} {{:teaching:ss11:citydata.txt|TSP data}} (Evolutionary Computation)\\ deadline for Exercise 3 (programming task) is July, 4th, the other exercises will be discussed June, 9th * {{:teaching:ss11:ml_ex03_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 3}} * {{:teaching:ss11:ml_ex04.pdf|Exercise Sheet 4}} * {{:teaching:ss11:ml_ex04_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 4}} * {{:teaching:ss11:ml_ex05.pdf|Exercise Sheet 5}} * {{:teaching:ss11:ml_ex05_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 5}} * {{:teaching:ss11:ml_ex06.pdf|Exercise Sheet 6}} - {{:teaching:ss11:data.zip|Training data}} * {{:teaching:ss11:ml_ex06_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 6}} * {{:teaching:ss11:ml_ex07.pdf|Exercise Sheet 7}} * {{:teaching:ss11:ml_ex07_solution.pdf|Solution: Exercise Sheet 7}} /*All information regarding the Machine Learning's exercise course is summarized on [[:teaching:ss10:mlumat|this website]].
Alle weiteren Unterlagen zu den Übungen finden sich [[:teaching:ss10:mlumat|hier]]. Aufgabenblätter: Übungstermine: Donnerstag, 05.05.2010, 16.00 Uhr*/ ===== Prüfung ===== Prüfung Masterstudenten schriftlich Prüfung Bachelorstudenten mündlich Anmeldung jeweils übers Prüfungsamt Prüfungsmodalitäten werden im Laufe der Vorlesung bekannt gegeben.