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Data Mining

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Data Mining
Modulbezeichnung (engl.): Data Mining
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2011
Code: PIM-WI59
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
4V (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 2
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Englisch
Prüfungsart:
Research report on scientific background and implementation for project 50%

[letzte Änderung 26.01.2010]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

KI861 Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.04.2016 , 2. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
PIM-WI59 Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2011 , 2. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Damian Weber
Dozent/innen:
Prof. Dave Swayne


[letzte Änderung 26.01.2010]
Lernziele:
The purpose of the course is to develop a facility of learning and identifying, from scientific and economic model outputs, the structure of the unknown functional relationship between tuneable parameters and measured outputs in these (typically) large models. These models are remarkably complex – they come equipped with whole communities of contributors who use them in practice and expand their functionality (and complexity).
Students who wish to practice the art of applied modelling have to develop an understanding of what is in the models, in order to contribute to their improvements. At the same time, we have to examine classical and current data mining approaches to identify rules for the behaviour of scientific models. These models often have very complex time-evolution (The model on which I am currently working takes one hour per run on a 1 GH computer, one important one takes 6 hours per run). The calibration of these models is an unsolved problem of considerable complexity. Single run-times are measured in minutes to hours, and very little is known about the structure of the parameter space in which the models operate, or even about the existence of a “solution” point in the parameter space. Many papers are still being published concerning the appropriate statistical measures of a model’s success, and little is known about the success of models to predict the “future” evolution of the system under study. That is,, when fundamental changes in the background conditions under which a suitable parameter set has been developed, it is unknown whether the parameters remain valid in all cases.

[letzte Änderung 26.01.2010]
Inhalt:
1.Model structures and characterization
    Physical basis
    Model driver
    Model components
    Core components
    Add-ins
    Computational Basis
    Time and spatial scales
    Time evolving or time-averaged
    Characterization of extension to base application
    Incorporation of uncertainty, sensitivity
    Metrics for comparison: objective functions, use of corroborating data.
    Parametrization
    Knowledge representation
2.Statistical issues:
    autocorrelation, dependencies, orthogonalization, generalizations of classical statistical measures
   Association rules (R-Project)
   Near-neighbour matching
3.Dynamic Programming approaches
   Clustering (K-means, variable ratio, spanning trees, rough sets, hierarchical clustering methods)
4.Decision trees (incl use of C4.5)
   Rule extraction and verification
5.Elements and applications of computational learning theory
   Knowledge input to a GA exploration (Shuffled Complex Evolution, Dynamic Dimensioned Search)
   Reverse engineering of models

[letzte Änderung 26.01.2010]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Twice daily meetings will occur, for a total of 9-2.5 hour meetings.
Students will be required to develop a hypothetical work plan which includes:
a formulation of a search strategy and parametrization
understanding the generation and parametrization of test data sets
experimental work to determine the characteristics of the parameter space.


[letzte Änderung 26.01.2010]
Literatur:
1. Artificial Intelligence, a Modern Approach (2nd Ed.) Russell and Norvig. 2000. Prentice-Hall. (main text).
  
Journals. Note: papers from the following journals are archived in the CRLE lab, obtained from the library, and being accumulated for this research)
2. Various AAAI, IFIP, Springer etc. Monographs
3. Journal of Optimization Theory and Applications
4. Mathematical Methods of Operations Research
5. Journal of Statistical Software
6. Machine Learning Journal
7. Model source / executable codes, user and technical documentation (as developed for case studies)
 

[letzte Änderung 26.01.2010]
Modul angeboten in Semester:
WS 2011/12, WS 2010/11, WS 2009/10
[Thu Mar 28 10:40:28 CET 2024, CKEY=kdm, BKEY=pim, CID=PIM-WI59, LANGUAGE=de, DATE=28.03.2024]