Bei Interesse an diesem Seminar bitten wir mit den Veranstaltern (Email: lemm@uni-muenster.de) Kontakt aufzunehmen.
In dem Seminar sollen Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des maschinellen Lernens vorgestellt werden.
Beispielhaft vorgestellt werden können, je nach Interesse und Hintergrund der Teilnehmer, Verfahren der Bayesschen Statistik und Monte-Carlo-Methoden, neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen, Entscheidungsbäume und Random Forests bzw. Gradient-Boosting-Verfahren und entsprechende Anwendungen wie z.B. für die Higgs Boson Machine Learning Challenge oder auch, entsprechend dem Hintergrund der Veranstalter, im Risikomanagement von Banken. Vermittelt werden soll insbesondere ein Verständnis für die Gefahren eines „Overfittings” und die Notwendigkeit vorhandene Daten durch „A-Priori-Informationen” oder „Regularisierungen” zu ergänzen.
In case of interest in this seminar, please contact the coordinators (email: lemm@uni-muenster.de).
The seminar will introduce basics, methods and applications of machine learning.
Depending on the interest and background of the participants, methods of Bayesian statistics and Monte Carlo methods, neural networks and deep learning architectures, decision trees, random forests and gradient boosting as well as corresponding applications such as e.g. for the Higgs Boson Machine Learning Challenge or, in line with the organizers' background, in risk management for banks. In particular, an understanding of the dangers of overfitting and the need to supplement existing data with "a priori information" or "regularisations" should be conveyed.
- Lehrende/r: Jörg Lemm
- Lehrende/r: Christian Wieczerkowski