Information Mining

Formalia


Targeted audience
  • Angewandte Informatik Master
  • DAI Hauptstudium with 8 credit points : Bereich "D"
  • Komedia Master
  • Kommedia Master
  • ISE Master

Dates


Lectures

Date

Time

Place

Mittwoch 12:30 - 15:00LC/137

Tutorials

Date

Time

Place

Tutor

Mittwoch 15:05 - 15:50LC/137Dipl.-Inform. Thomas Beckers

Examination Dates


Oral Exam

PeriodPlace
27.02.2012 - 01.03.2012LF/135

Die Einzeltermine werden nach Ablauf der Rücktrittsfrist hier auf der Webseite bekanntgegeben.
Sollten Sie an einzelnen Tagen des o.g. Prüfungszeitraums verhindert sein, senden Sie bitte spätestens 10 Tage vorher eine Mail an norbert.fuhr@uni-due.de

 

Description


Information Mining deals with the extraction on implicit information from raw data (Data Mining) or text (Text Mining). The goal is the development of methods for analyzing databases and discovering useful information by means of abstraction. For this pupose, machine learning methods are applied.

Lecture material


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


Einige Folienkapitel sind aus Copyright-Gründen nur innerhalb der UDE erreichbar!

Einführung: odp pdf

Mitschriften


  • demnächst

Weitere Übungsaufgaben und Prüfungsfragen