Experimente gestalten fürs Maschinelle Lernen
Kursbeschreibung
| Studiengang | Modulkürzel | Leistungs- bewertung |
|---|---|---|
| BA-2010[100%|75%] | CS-CL | 6 LP |
| BA-2010[50%] | BS-CL | 6 LP |
| BA-2010[25%] | BS-AC, BS-FL | 4 LP |
| Dozenten/-innen | Moritz Plenz |
| Veranstaltungsart |
|
| Sprache | Deutsch |
| Erster Termin | 16.10.2024 |
| Zeit und Ort | Mittwochs, 15:15-16:45, INF 326 / SR 28 |
| Commitment-Frist | tbd. |
Teilnahmevoraussetzungen
Programmieren in Python
Leistungsnachweis
- Regelmäßige und aktive Teilnahme
- Übungsaufgaben
- Projekt
Inhalt
Theoretische Vorkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens sind keine Voraussetzung. Der Schwerpunkt liegt auf der Arbeitsweise mit Daten, Evaluierung, Zielsetzung, Projektgestaltung und NICHT auf den Algorithmen.
Im ersten Teil der Veranstaltung werden anhand von zwei beispielhaften Algorithmen (Entscheidungsbäume und dem Naive Bayes Algorithmus) wichtige Konzepte für die Arbeitsweise eingeführt (Train/Dev/Test-Split, Cross-Validierung, F1-Score, etc).
Im zweiten Teil werden wir über die Organisation eines Experiments sprechen. Wir werden in erster Linie mit Python arbeiten. Hierfür werden praktische Aufgaben zu lösen sein, außerdem soll ein kleineres Projekt aus einem Anwendungsfeld der Computerlinguistik in Betreuung durch den Dozenten ausgearbeitet werden.
