392246 Modern Data Analysis (V) (WiSe 2013/2014)

Inhalt, Kommentar

deutsch:

In der Vorlesung werden einige neue Datenanalysemethoden vorgestellt, die oft durch eine geschickte Modellierung zu überraschenden Ergebnissen führen. Die Methoden werden zum großen Teil, basierend auf existenten Implementationen im Netz, in den Übungen beispielhaft getestet. Konkrete Themen beinhalten die folgenden:
- Extraktion semantischer Entitäten aus Zeitreihen, ohne die Semantik zu kennen: Slow Feature Analsis
- Adaptive effiziente Kodierung von Daten durch Sparse Coding und Nichtnegative Matrixfaktorisierung
Die ein Pixel Kamera: compressed Sensing
- Wissen, welche Feature wichtig sind: die Support Feature Machine
- Klassifikation und co. in linearer Zeit: Core Methoden
- Ein Klassiker für Zeitreihen, und wie man daraus einen Kern macht: DTW und DTW Kern
- Prior über Funktionen statt Parametrisierung: Gaussian Processes
Die Themen sind weitgehend unabhängig voneinander und beleuchten verschiedene Facetten der Datenverarbeitung.

The lecture can/will be taught in English provided international students are present.

english:
In the lecture, novel data analysis methods will be presented which often yield surprising results by using clever modeling tricks. The methods will be tested in the exercises based on existing implementations on the web. Concrete topics which will be covered include the following:
- extraction of semantically meaningful entities from time series without any knowledge about the semantics: slow feature analysis
- adaptive efficient encoding of data by sparse coding and non negative matrix factorization
- the one pixel camera: compressed sensing
- how to know which features are relevant: support feature machine
- classification and similar in linear time based on core techniques
- a classical approach for time series and its kernel: dynamic time warping
- prior over function instead of parameterization: Gaussian processes

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen sowie Mathematik werden empfohlen

Basic knowledge as concerns computer science and mathematics is requested

Literaturangaben

wird in der Vorlesung bekannt gegeben

will be announced in the lecture

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Nebenfach Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 1. 3. 3 benotet /unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) allgem.HS   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  

Erfolgreiches Bearbeiten der Übungen (2LP) sowie mündliche Prüfung (3LP)

Biweekly homework (2LP) and final oral exam (3LP)

Dokumentenablage

Hier finden Sie weitere Materialien zur Veranstaltung:

registrierte Anzahl: 36
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2013_392246@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_38018920@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
7 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 11. Dezember 2015 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 19. September 2013 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 19. September 2013 
Art(en) / SWS
V / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
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38018920
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