Information Mining

Lehrpersonen


Dozent(in)
Übungsleiter(innen)

Formalia


Zielgruppe
  • DAI Hauptstudium mit 8 Kreditpunkten : Bereich "D"
  • ISE Master
  • Kommedia Master

Termine


Vorlesung

Tag

Zeit

Ort

Dienstag 12:30 - 15:00LC/137

Übungen

Tag

Zeit

Ort

Betreuer

Dienstag 15:05 - 16:00LC/137Dipl.-Inform. Thomas Beckers

Prüfungstermine


Klausur

Tag

Zeit

Ort

-

Mündliche Prüfung

ZeitraumOrt
13.09.2010 - 16.09.2010LF/135
 

Beschreibung


Information Mining beschäftigt sich mit dem Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten (Data Mining) bzw. Texten (Text Mining). Dazu sollen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbasen automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Anwendungen finden sich insbesondere im Dienstleistungssektor, z.B. bei der Preisgestaltung von Billigflügen, der Kalkulation von Versicherungsbeiträgen, Kreditentscheidungen und im Marketing.

Vorlesungsmaterial


Gliederung der Vorlesung


  • Data Mining
    1. Einführung
    2. Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
    3. Ausgabe: Wissensrepräsentation
    4. Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
    5. Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
    6. Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
    7. Transformationen: Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
    8. Zeitreihen
  • Text Mining
    1. Text-Repräsentation
    2. Text-Clustering
    3. Text-Klassifikation

Folien


Einführung: odp pdf

Weitere Übungsaufgaben und Prüfungsfragen