| INFM P: Data Mining | SG | INF | |
|---|---|---|---|
| Dozent : |
Dipl.-Inform. Ingo Boersch eMail | Homepage Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn eMail | Homepage |
Semester | 2 |
| Einordnung : | Informatik Master, Projekte | SWS | 4 |
| Sprache : | Deutsch | Art | L |
| Prüfungsart : | SL | Credits | 7 |
| Prüfungsform : | Seminararbeit | ||
| Voraussetzungen : | |||
| Querverweise : | |||
| Vorkenntnisse : | Grundlagen der Wissensverarbeitung | ||
| Hilfsmittel und Besonderheiten : | |||
| Lehrziele : | |||
| Lehrinhalte : | Data Mining ist die Gewinnung bislang unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Datenmengen. In diesem Projekt lernen Sie verschiedene Methoden und Aspekte der Suche nach Regelmäßigkeiten in Datenmengen kennen. Dabei ist es erstaunlich, wie gut bereits einfache Algorithmen interessante Regeln entdecken können. Das Interesse von Firmen an derartigen Verfahren ist aktuell sehr gross. | ||
| Literatur : | Literatur: [WF01] Witten, Ian H. ; Frank, Eibe: Data Mining. Praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen. Hanser Fachbuch, 2001 (12 Exemplare in der Bibliothek) | ||