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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Knowledge Discovery in Databases mit Übung

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Cheatsheet
Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Cheatsheet Definition und Ziele des Data Mining Definition: Data Mining: Extraktion von Mustern, Trends und Wissen aus großen Datenmengen. Details: Ziel: Verborgene, nützliche Informationen extrahieren Verwendete Methoden: Klassifikation, Regression, Clustering, Assoziationsanalyse Anwendungsbereiche: Marketing, Finanzanalysen, Betrugserkennung, Gesundh...

Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Cheatsheet

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Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Exam
Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Exam Aufgabe 1) Du arbeitest in einem Unternehmen, das sich auf die Analyse großer Datenmengen spezialisiert hat. Deine Aufgabe ist es, den Data-Mining-Prozess zu verfeinern und die Anwendungsbereiche besser zu verstehen. Basierend auf dem folgenden Szenario: Das Unternehmen erhält Rohdaten, darunter Kaufverhalten von Kunden, Transaktionsprotokolle und ...

Knowledge Discovery in Databases mit Übung - Exam

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Was ist das Hauptziel des Data Mining?

Welche Methoden werden im Data Mining verwendet?

Was sind typische Anwendungsbereiche des Data Mining?

Was versteht man unter Datenvorverarbeitung und -bereinigung im KDD-Prozess?

Welche Schritte umfasst die Datenintegration?

Was ist das Ziel der Normalisierung in der Datenvorverarbeitung?

Was ist die Definition eines Klassifikationsalgorithmus?

Welche Kennzahlen werden zur Leistungsbewertung von Klassifikationsalgorithmen verwendet?

Wie lautet die Formel zur Genauigkeit in Klassifikationsalgorithmen?

Was ist das Ziel von Clustering-Methoden?

Welches Clustering-Verfahren minimiert die Summe der quadratischen Abstände?

Welche Metrik bewertet die Qualität der Clusterbildung durch Berücksichtigung der Dichte?

Wie ist die Grundstruktur neuronaler Netzwerke aufgebaut?

Welche Methoden werden zur Vermeidung von Überanpassung verwendet?

Welche Optimierungsmethoden werden in neuronalen Netzwerken verwendet?

Was ist ein Support Vector Machine (SVM)?

Was ist das Ziel von SVMs?

Worum geht es bei der Maximierung des Abstands in SVMs?

Was ist die Definition von 'Accuracy' in Metriken zur Bewertung der Modellgüte?

Wie wird der F1-Score berechnet?

Was misst das Bestimmtheitsmaß (R²)?

Was ist das Hauptziel der Datenvisualisierung in der Data Science?

Welche der folgenden Techniken gehört nicht zu den Visualisierungstechniken in der Data Science?

Welche Visualisierungsbibliothek ist nicht interaktiv?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Knowledge Discovery in Databases mit Übung an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Einführung in Data Mining

Du erhältst eine umfassende Einführung in die Grundprinzipien des Data Mining, einschließlich der Haupttechniken und Anwendungen.

  • Definition und Ziele des Data Mining
  • Datenvorverarbeitung und -bereinigung
  • Häufig verwendete Data-Mining-Techniken
  • Anwendungsgebiete in verschiedenen Branchen
  • Ethik und Datenschutz im Data Mining
Karteikarten generieren
02
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Algorithmen der Wissensentdeckung

Die Vorlesung behandelt die verschiedenen Algorithmen, die in der Wissensentdeckung eingesetzt werden, und ihre spezifischen Einsatzszenarien.

  • Klassifikationsalgorithmen
  • Clustering-Methoden
  • Assoziationsregel-Algorithmen
  • Sequenzmustererkennung
  • Algorithmus-Komplexität und Skalierbarkeit
Karteikarten generieren
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Maschinelles Lernen

Es wird eine Einführung in die Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens gegeben, einschließlich wichtiger Algorithmen und Modellierungstechniken.

  • Übersicht über überwachte und unüberwachte Lernverfahren
  • Regressionsanalysen und Entscheidungsbäume
  • Neuronale Netzwerke und Deep Learning
  • Support Vector Machines
  • Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning
Karteikarten generieren
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04

Evaluation und Interpretation der Ergebnisse

Du lernst, wie man die Ergebnisse der Datenauswertung korrekt bewertet und interpretiert.

  • Metriken zur Bewertung der Modellgüte
  • Visualisierungstechniken für Data Science
  • Fehleranalyse und Modelloptimierung
  • Berichterstellung und Präsentationstechniken
  • Fallstricke und häufige Missverständnisse in der Interpretation
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Knowledge Discovery in Databases mit Übung an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Knowledge Discovery in Databases mit Übung, angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg im Studiengang Informatik, bietet eine umfassende Einführung in die Methoden und Algorithmen zur Entdeckung von Wissen in Datenbanken. Durch eine Kombination aus theoretischen Inhalten und praktischen Übungen lernst Du, wie Du Daten auswerten und interpretieren kannst, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Du wirst in grundlegende Konzepte des Data Mining eingeführt und erwirbst vertiefte Kenntnisse in maschinellem Lernen und der Bewertung von Ergebnissen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und begleitenden Übungsaufgaben.

Studienleistungen: Die Studienleistung wird durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters erbracht.

Angebotstermine: Das Modul wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in Data Mining, Algorithmen der Wissensentdeckung, Maschinelles Lernen, Evaluation und Interpretation der Ergebnisse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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