Veranstaltung
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Veranstaltung
Semester:
Wintersemester
2021
2.01.800-G Proseminar: Unsupervised Learning -
Veranstaltungstermin | Raum
- Donnerstag, 21.10.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 28.10.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 4.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 11.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 18.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 25.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 2.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 9.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 16.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 6.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 13.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 20.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 27.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 3.2.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Dienstag, 15.3.2022 14:00 - 15:00 | BBB
Veranstaltungsort
- BBB
Beschreibung
In diesem Proseminar werden wir uns mit einer Reihe von Unsupervised-Learning-Algorithmen beschäftigen.
Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:
Clustering
Ablauf der Veranstaltung:
Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:
Clustering
- k-means
- mixture model
- Hierarchical clustering
- Expectation–maximization algorithm (EM)
- Isomap
- Locally-linear embedding (LLE)
- Unsupervised Kernel Regression (UKR)
- Unsupervised Nearest Neighbors (UNN)
- Independent component analysis (ICA)
- Singular value decomposition (SVD)
- Local outlier factor (LOF)
- Isolation forest
- Self-organizing maps (SOM)
- deep belief network (DBN)
- Generative adversarial networks (GAN)
Ablauf der Veranstaltung:
- Zu Beginn (die ersten 2-3 Termine) gibt es eine kurze thematische sowie eine etwas ausführlichere organisatorische Einführung (Hinweise zum wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren usw.)
- Außerdem werden die Themen zu Beginn (1. oder 2. Termin) verteilt
- Nach einem Bearbeitungszeitraum, beginnen in der zweiten Hälfte des Semesters dann wöchentliche Vorträge
lecturer
SWS
2
Art der Lehre
Ausschließlich Online
Lehrsprache
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