04-10-0512-vu Optimierungsmethoden für maschinelles Lernen

Lehrende: Prof. Dr. rer. nat. Stefan Ulbrich; M.Sc. Benjamin Manfred Horn

Veranstaltungsart: Vorlesung und Übung

Orga-Einheit: FB04 Mathematik

Anzeige im Stundenplan: Opt. masch. Lernen

Fach:

Anrechenbar für:

Semesterwochenstunden: 3

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Lehrinhalte:
Klassifikation (Support Vector Machines), Clustering, Matrix Vervollständigung, Sparse Regression, Lasso, Sparse Inverse Kovarianz Auswahl, Neuronale Netze (deep learning),
Markow-Netzwerke

Literatur:
Thomas Mitchell: Machine Learning. Mcgraw-Hill, London 1997
Miroslav Kubat: An Introduction to Machine Learning.Springer, 2015.

Voraussetzungen:
Einführung in die Optimierung
Nützlich: Diskrete Optimierung oder Nichtlineare Optimierung

Online-Angebote:
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