392180 Maschinelles Lernen im Web (V) (WiSe 2021/2022)

Eine ständig wachsende Informationsflut im Web legt es nahe, nach Möglichkeiten zu suchen, aus der
Fülle der Daten automatisch sinnvolle Informationen oder Modelle zu extrahieren. Dabei müssen
die Algorithmen in der Lage sein, auch mit großen Datenmengen realistisch umzugehen.
Die Vorlesung behandelt wichtige Techniken des Maschinellen Lernens mit Bedeutung für das Web,
die es erlauben, automatisiert Informationen aus Daten zu extrahieren.
Behandelte Themen im Einzelnen sind:
Graph-clustering,
nichtlineare Dimensionsreduktion,
link-Analyse,
Streaming Algorithmen.
In Matlab-Übungen am Rechner direkt exemplarisch ausprobiert.

The increasing availability of electronic information on the web requires novel technologies
to deal with these data. In particular, the algorithms have to deal with big and structured data.
In the lecture, a few topics of relevance in this realm will be tackled, including
graph clustering,
nolinear dimensionality reduction,
link analysis,
streaming algotithms.
The algorithms will be tested in the exercises based on Matlab code.

Kommentar/ Comments:

The lecture will be given in English if requested.
The time slot for the lecture is not necessarily fixed, provided the majority prefers another time slot (such as Monday, 10-12; or, as an alternative, the lecture will be given as a block.)

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen sowie Mathematik werden empfohlen

foundations in computer science and math, programming skills