Neuroinformatics Group

Universität Bielefeld › Technische Fakultät › NI

Vertiefung Maschinelles Lernen

Lecturer: Ritter, Helge
Typ: 
Vorlesung
Typ: 
Übung
Zeit: 
Vorlesung: Do 8:30-10:00, U5-133 Übung: Fr 8:30-10:00, U2-232
392117
Aufbauend auf dem Grundlagen-Modul "Neuronale Netze und Lernen", welches die grundlegende Theorie des maschinellen Lernens sowie einige grundlegende Ansätze behandelt hat, werden in diesem Modul weitere, komplexere Lernarchitekturen behandelt. Die Themen der Vorlesung umfassen insbesondere:
  • Ensemble-Verfahren - gewichtete Kombination mehrerer Lern-Module
  • Mixture-of-Experts - (hierarchische) Zuweisung von Subproblemen zu Experten-Modulen
  • Aktives Lernen
  • Reinforcement-Lernen
  • Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs)
  • Gaussian Processes: Bishop, Kapitel 6.4
  • Graphical Models
  • Sampling: Bishop, Kapitel 11
Übungszettel
  1. 27.11.09 Übungszettel 1, Mischungsmodelle
Literatur  
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Vorlesungsskript1.74 MB

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