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MSc-Seminar: Meta-Learning - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3258 Kurztext
Semester SoSe 2015 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semML-15s/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich 15.04.2015 bis 15.07.2015  Gebäude D (Samelson-Campus) - D 017 (Spl-Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Wistuba, Martin , M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011) 1 - 3 3

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
WI-SEBI Seminar Business Intelligence
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Bemerkung

Kann eingebracht werden als:

  • Master-Seminar Maschinelles Lernen aus dem Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen,
  • Master-Seminar Business Intelligence aus dem Gebiet Wirtschaftsinformatik i.e.S./Business Intelligence (WI), oder
  • Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master) für IMIT/ WI
Voraussetzungen

Studierende sollten eine Veranstaltung des ISMLL im Wintersemester 2013/14 besucht haben, da sich die Themen auf die Lehrinhalte stützen.

Lerninhalte

Um einen Machine Learning Algorithmus effizient in der Praxis zur Anwendung zu bringen, müssen häufig einige Hyperparameter vor dem eigentlichen Training des Models abhängig von dem Trainingsdatensatz eingestellt werden. Des weiteren gibt es für die klassischen Probleme wie Klassifikation und Regression etliche Algorithmen, sodass ein Nutzer mit der Wahl des eigentlichen Algorithmus konfrontiert wird. Obwohl ein Experte relativ schnell das richtige Modell mit den richtigen Hyperparametern finden kann, so ist es dennoch aufwendig und insbesondere Laien tun sich schwer.

Metalernen, die Kunst das Lernen zu lernen, behandelt die Frage, wie man Modelle lernen kann, die einen für einen gegebenen Datensatz ein Modell inklusive Hyperparameterkombination empfehlen.

Der Studierende wird sich während des Seminars mit aktuellen Techniken des Metalernens auseinandersetzen und sich erarbeiten mit welchen Methoden eine effiziente Modell- und Hyperparameterwahl möglich ist.

Zielgruppe

Studierende des Studiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie und Wirtschaftsinformatik MSc - MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2015 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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