Experimente gestalten fürs Maschinelle Lernen (Exp ML)
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 | Letitia Parcalabescu |
| Veranstaltungsart |
|
| Sprache | Deutsch |
| Erster Termin | 11.11.2020 |
| Zeit und Ort | Mittwoch, 14:15-15:45, Online |
| Commitment-Frist | tbd. |
Teilnahmevoraussetzungen
Programmieren in Python
Leistungsnachweis
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 die Dozentin ausgearbeitet werden.
Evaluation
Kursübersicht
Seminarplan
| Datum | Sitzung | Materialien |
