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392161 Unsupervised Learning (S) (SoSe 2006)

Inhalt, Kommentar

Unsupervised Learning is a part of the field of machine learning. Main goals are to detect structure in unknown data and classify data according to this structure. The methods can be applied to data from almost any field, but we'll concentrate on biological or biomedical data.
Some important algorithms are the k-nearest neighbour classificator, k-means clustering, hierarchical agglomerative clustering, Self-Organizing Maps, Neural Gas, and Spectral Clustering. To assess the quality of clusters or classification results, different evaluation methods are used which will also be a topic of this seminar.
In addition, different distance measures and dimension reduction methods like Principle Component Analysis, Single Value Decomposition, and Sammon Mapping are to be presented.

Lehrende

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Modul 10; Musterkennung; Mathematische Methoden Wahlpflicht 6. 3 unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Neuronale Netze und Lernen Pflicht 6. 3 unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Vert Informatik Wahlpflicht 6. 3 unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) Biologie; Physik; Robotik   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) ME; NNet; BioI   HS
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
TeilnehmerInnen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges