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Vorlesung: Data Mining - Details
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Kommentar/Beschreibung

Data Mining ist es eines der interessantesten Gebiete der Informatik, weil es Datenbanken, Maschinelles Lernen, Effiziente Algorithmen und Visualisierung mit modernen Anwendungen wie Text-Analyse, Bioinformatik und Business Intelligence verbindet.

In der Vorlesung werden zuerst Grundlagen für Grafische Modelle eingeführt, die eine intuitiven Methode zum Modellieren von Wahrscheinlichkeitsverteilungen darstellen. Viele behandelten Algorithmen werden auf diese Grundlage zurückgeführt. Geplant sind Methoden und Algorithmen zur Berechnung von Clustern und Themen, zur Klassifikation, Regression und Vorhersage auf der Grundlage von grafischen Modellen zu entwickeln. Für graphische Modelle werden verschiedene Lernalgorithmen und Evaluationsmethoden vorgestellt.

Bei den Anwendungsbeispielen werden wir uns auf Text-Mining konzentrieren. Texte bieten im Gegensatz zu anderen Daten, eine direkte Möglichkeit des Verständnisses. Dies hilft eine intuitive Vorstellung zu entwickeln, was die Algorithmen eigentlich tun. Daneben lassen sich diese Anwendungen oft auf andere Anwendungsfelder in der Bio- und Wirtschaftsinformatik übertragen.

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