The recent surge of machine learning (ML) has opened up various opportunities when analyzing big datasets. Beyond basic, non-ML supported techniques of big data analytics, such as identifying similar items in big datasets, or arranging how to distribute jobs on large compute clusters, for example, the ML supported techniques enable to extract knowledge from large datasets at utmost diversity and accuracy.
The seminar will start with a mini lecture. First, lectures will explain how to cluster datasets. Clustering is an 'unsupervised' machine learning technique by which to mine social network graphs, for example. Second, 'supervised' machine learning techniques (where 'deep learning' likely is the most prominent recent technique) and their use in analyzing big data will be discussed. The mini lecture will be followed by seminar presentations, to be presented in small groups of 4-5 students.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II | Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
39-Inf-AB Algorithmen der Bioinformatik | Ausgewähltes Seminar zu Algorithmen der Bioinformatik | Studienleistung
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Studieninformation |
Übung zur Vorlesung | Studieninformation | ||
39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology | Ausgewähltes Seminar oder Projekt | Studienleistung
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Studieninformation |
39-Inf-SAB_a Spezielle Algorithmen der Bioinformatik | Ausgewähltes Seminar zu Spezielle Algorithmen der Bioinformatik | Studienleistung
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Studieninformation |
Übung zur Vorlesung | Studieninformation | ||
39-M-Inf-ABDA Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning | Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics | unbenotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning | Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics | benotete Prüfungsleistung
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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 | |
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Studieren ab 50 |
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: