LFU:online

Klassifikation und Regression mit Kernen; Bayes'sche und Markov'sche Netze; exakte und approximative Inferenz; sequenzielle Modelle; ggf. alternative oder weitere Themen, ja nach Wunsch der Teilnehmer.

Die Lehrveranstaltung ist als VO+PS konzipiert. Es wird davon ausgegangen, dass alle Teilnehmer an beiden Teilen der Lehrveranstaltung teilnehmen. Vorkenntnisse aus einer einführenden Lehrveranstaltung in maschinellem Lernen (wie 703107) sind hilfreich aber nicht unabdinglich. Grundwissen in Wahrscheinlichkeitstheorie, linearer Algebra und Analysis sind von Vorteil.

Zum Wahlmodul Maschinelles Lernen gehört ferner die Lehrveranstaltung Probabilistische Modelle und Inferenz (VO+PS).

Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen (VO+PS) kann für  FLAT (703603) oder Compilerbau (703601) verwendet werden (Zuordnungsbestätigung ist notwendig). Ist dies Ihre Absicht, melden Sie sich stattdessen bei Moderne Aspekte der Informatik: Data Science (703826 + 703827) an.