In diesem Seminar werden Klassifikationsansätze vorgestellt, die im Gegensatz zu klassischen Ansätzen nicht ausschließlich überwacht lernen, d.h. nicht alleinig auf der Grundlage einer klassifizierten Stichprobe einen Klassifikator trainieren.
Insbesondere werden ausgewählte Ansätze aus den Bereichen "reinforcement learning", "semi-supervised learning" und genetische Algorithmen behandelt. Jede Teilnehmerin bzw. jeder Teilnehmer wählt zu Beginn des Semesters ein Vortragsthema aus und stellt dieses im Lauf des Semesters vor.
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
|---|
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-MK Pattern Classification Musterklassifikation | Seminar Musterklassifkation | Ungraded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
| Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Musterklassifikation | Wahlpflicht | 6. | 4.5 | benotet | |
| Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Nebenfach | Musterklassifikation | Wahlpflicht | 6. | 4.5 | benotet |
| Kognitive Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Musterklassifikation | Wahlpflicht | 6. | 4.5 | benotet | |
| Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Musterklassifikation | Wahlpflicht | 6. | 4.5 | benotet | |
| Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Musterklassifikation | Wahlpflicht | 6. | 4.5 | benotet |