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Seminar "Information Theoretic Data Mining" im WS 2014/15



Aktuelles

  • Das Seminar musste um eine Woche verschoben werden: es findet jetzt am Donnerstag, den 26.02.2015, und Freitag, den 27.02.2015, statt!
  • Für die Ausarbeitung soll dieses LaTeX Template verwendet werden (bare-conf.tex).
  • Die genauen Vortragszeiten der Teilnehmer stehen jetzt fest (siehe Planung).
  • Die Folien der Vorbesprechung sind nun verfügbar.
  • Die Vorbesprechung wurde verschoben auf den 14.10.2014 um 10 Uhr c.t. Raum 156 in der Oettingenstrasse 67.
  • Das Seminar ist für Bachelor und Master Studenten zugänglich mit leicht unterschiedlichen Anforderungen. Genaueres dazu wird in der Vorbesprechung besprochen.
  • Die Anmeldung erfolgt zentral für alle Seminare über https://uniworx.ifi.lmu.de/. Bei der Bewerbung ist es möglich Präferenzen für ein (eigenes) Paper anzugeben.

Inhalt

Neue informationstheoretische Ansätze verbinden Data Mining mit Daten-Kompression: Data Mining Methoden finden Muster oder Regelmäßigkeiten in Daten. Je effektiver diese Daten mit Hilfe der gefundenen Muster komprimiert werden können, desto größer ist der gewonnene Informationsgehalt. Das Potential dieser Methodik wird in vielen wissenschaftlichen Arbeiten verdeutlicht: Informationstheoretische Ansätze können vollständige Parameterfreiheit gewährleisten, sodass der Nutzer keine Eingabeparameter spezifizieren muss, die oft schwer zu schätzen sind. Des Weiteren können informationstheoretische Methoden eine Vielzahl von Data Mining Techniken integrieren, wie zum Beispiel Clustering, Outlier Detection und Association Rule Mining. Außerdem können die Verfahren auf verschiedenste Datenstrukturen angewandt werden, wie numerische Feature Vektoren, kategorische Daten oder Graphen.

Im Rahmen dieses Seminars sollen aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Bereich informationstheoretisches Data Mining präsentiert und diskutiert werden.

Für eine erfolgreiche Teilnahme am Seminar gibt es folgende Voraussetzungen:

  • Teilnahme an der Vorbesprechung
  • Aktive Teilnahme an beiden Seminartagen
  • Eigenständig vorbereitete Präsentation, die zeigt, dass die präsentierte Forschung verstanden wurde
  • schriftliche Ausarbeitung von etwa 5-10 Seiten

Grundkenntnisse im Bereich Data Mining und/oder Machine Learning sind hilfreich aber nicht verpflichtend.

Die Vortragszeit beträgt 25 Min., darauf folgen 5-10 Min. Diskussion. Die Teilnehmerzahl ist auf 15 Teilnehmer begrenzt.



Organisation


Anmeldung


Ablauf


Ort und Zeit

Veranstaltung Datum Zeit Raum
Vorbesprechung Di, 14.10.2014 10.00 Uhr Raum 156 (Oettingenstr. 67)
Seminarblock 1 Do, 26.02.2015 8.00-18.00 Uhr Raum 131 (Oettingenstr. 67)
Seminarblock 2 Fr, 27.02.2015 8.00-18.00 Uhr Raum 131 (Oettingenstr. 67)

Planung

Tag 1: Donnerstag, 26.02.2015

Zeit Thema Vortragender
10:15 RIC Michael Fromm
11:00 minCEntropy Constantinos Stergiou
11:45 Dependency Clustering Max Mittendorfer
12:30 Mittagspause
13:30 ROCAT Rebecca Essig
14:15 Nonparametric Clustering Alexander Neitz
15:00 Text Mining Marion Bless
15:45 Natural Language Processing Pilipp Meyer

Tag 2: Freitag, 27.02.2015

Zeit Thema Vortragender
10:15 SCMiner Isabella Galter
11:00 CXPrime Sijia Huang
11:45 VOG Eike Hoffmann
12:30 Mittagspause
13:30 PACCO Rainer Wittmann
14:15 PICS Fabian Beigang
15:00 SlashBurn Daniyal Kazempour

Zusätzliche Informationen


Vorhergehende Semester

SS 11, WS10/11, SS10, WS 09/10

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