Es ist eine neuere Version 2024W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden.
Workload
Ausbildungslevel
Studienfachbereich
VerantwortlicheR
Semesterstunden
Anbietende Uni
3 ECTS
M1 - Master 1. Jahr
Informatik
Johannes Fürnkranz
2 SSt
Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum
Masterstudium Computer Science 2019W
Ziele
Diese Veranstaltung bietet eine grundlegende Einführung in Data Mining und Knowledge Discovery, sowohl aus theoretischer als auch aus praktischer Sicht.
Lehrinhalte
Unter anderem werden folgende Themen behandelt:
Data mining Prozessmodelle
Vorverarbeitungstechniken
Induktives Regel-Lernen
Effiziente Ähnlichkeitsbasierte Verfahren
Assoziationsregeln
Graph Mining
Evaluation
Beurteilungskriterien
Klausur am Ende des Semester, Projektarbeit
Lehrmethoden
Vortrag mit praktischen Übungen
Abhaltungssprache
English
Literatur
I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, C. J. Pal: Data Mining. Morgan Kaufmann. J. Leskovec, A. Rajaraman, J. D. Ullman: Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press.
